1. Introducción

Las emociones involucran experiencias subjetivas, fisiológicas y conductuales, cuya duración, frecuencia e intensidad difieren de acuerdo con las circunstancias, pues, son relevantes para las necesidades, metas o bienestar del individuo (^{Gross, 2015}). Por ejemplo, la emergencia sanitaria mundial causada por la COVID-19 impactó en la economía, la educación y en el desarrollo social de muchos países que decretaron medidas de contingencia (i.e. aislamiento social, cuarentena y el uso de mascarillas) para salvaguardar la salud de los ciudadanos (^{Gobierno del Perú, 2020}). Los cambios drásticos en el estilo de vida, en las modalidades de trabajo y estudios, e incluso, en el incremento del uso de medios de información y comunicación tecnológica (^{Scholten et al., 2020}), repercutió en la estabilidad emocional de las personas, manifestándose como reacciones psicológicas aversivas que condicionan la aparición de otro tipo de enfermedad (^{Cortés-Álvarez et al., 2020}).

Las emociones están influenciadas, tanto por el contexto como por las interpretaciones del individuo, especialmente en la regulación emocional (RE; ^{Suri et al., 2013}). La RE consiste en un proceso consciente o inconsciente de activación, evaluación y modificación de reacciones emocionales que permite controlarlas desde el instante en que se presentan, la manera cómo se experimentan y cómo se expresan durante y después de la regulación (^{Gross, 2015}). Una vez evaluada la situación como relevante o irrelevante, el organismo se prepara inmediatamente para enfrentar lo que está ocurriendo (^{Ford & Gross, 2018}). De esta manera, considerando el contexto de la pandemia, algunos problemas emocionales de ansiedad y/o depresión se asociaban directamente con la recepción de información excesiva sobre la enfermedad (^{Jungmann & Witthoft, 2020}), o la preocupación por el contagio de la COVID -19 (^{Dubey et al., 2020}; ^{Muñoz-Navarro et al., 2021}b). No obstante, el individuo podría ser capaz de seleccionar la estrategia que más le convenga para modular el curso de las reacciones emocionales, aunque la eficacia de dicha estrategia difiera entre una u otra persona (Gross, 2015); puesto que, algunas estrategias pueden traer consecuencias negativas a largo tiempo, por ejemplo, la focalización constante hacia aspectos aparentemente positivos, con la intención de minimizar o evadir el malestar emocional in situ (Dubey et al., 2020).

Las estrategias cognitivas para la regulación emocional son abordadas a nivel teórico por ^{Garnefski et al. (2001}), quienes proponen un sistema de nueve estrategias cognitivas que pueden manifestarse como resultado de una reacción emocional o como elemento predecesor para la regulación emocional: Rumiación, es la atención constante hacia las propias ideas y sentimientos que están asociados a eventos negativos; Catastrofización, son creencias sobreestimadas de la experiencia hostil; Autoculparse, son pensamientos con los que el sujeto se infringe la culpa de lo que ocurre alrededor o de lo que siente; Culpar a otros, son creencias que responsabilizan a otras personas la causa del problema; Aceptación, son ideas que aceptan lo que ocurrió, tal y cómo pasó; Poner en Perspectiva, comparar el significado de un evento aversivo con experiencias anteriores y minimizar la intensidad; Reinterpretación Positiva, es la reinterpretación menos aversiva del evento; Focalización positiva, pensamientos agradables y alegres de eventos actuales; y Focalización de los Planes, pensar en las acciones que ayudarán a solucionar el problema.

Estudios previos en jóvenes y adultos durante la pandemia por la COVID-19 demuestran que las estrategias cognitivas de aceptación, reinterpretación positiva y poner en perspectiva se asocian negativamente con las experiencias estresantes, mientras que las estrategias de autoculpa, catastrofización, rumiación y culpar a otros se relacionan de forma positiva (^{Cuevas et al., 2021}). De la misma manera, se ha evidenciado que una mayor actitud negativa hacia la problemática e intolerancia a la frustración, menor era el cumplimiento de las medidas de aislamiento social preventivo e incrementaba las respuestas de culpar a otros, autoculparse, catastrofización y rumiación (^{Gago-Galvagno et al., 2021}). En otra investigación, estas cuatro estrategias se asociaban positivamente con aspectos aversivos a la salud (i.e. sintomatología somática, depresión, ansiedad); mientras que, la focalización y reinterpretación positivas y focalización en los planes se relacionaban negativamente con ansiedad, disfunción social y depresión (^{Molero et al., 2021}).

Con el objetivo de operacionalizar las estrategias cognitivas de regulación emocional se creó el Cognitive Emotional Regulation Questionnarie - CERQ (^{Garnefski et al., 2001}), la cual evidencia una sólida estructura interna en diversos estudios instrumentales (e.g., ^{Navarro-Loli et al., 2019}; ^{Schäfer et al., 2018}). En Perú, investigaciones aplicadas en jóvenes universitarios, se halló que los índices de ajuste del modelo oblicuo de nueve factores eran más favorables que un modelo ortogonal con la misma cantidad de factores y las estimaciones de fiabilidad variaba entre α = .58 / ω = .52 y α = .74 / ω = .72 (^{Dominguez-Lara & Medrano, 2016}). Por otro lado, la versión abreviada de 18 ítems (CERQ-18) obtuvo índices de ajuste favorables frente al cuestionario completo y la fiabilidad se estimaba entre ω = .517 y ω = .682 (Dominguez-Lara & Merino-Soto, 2015). Además, ambas versiones del CERQ guardaban el mismo tipo de relación con ansiedad y depresión (Dominguez-Lara & Merino-Soto, 2018).

En el contexto de la pandemia por la COVID-19, ^{Fernández et al. (2020}) aplicaron análisis factorial confirmatorio al CERQ de 36 ítems (CERQ-36), en jóvenes españoles y latinoamericanos de educación superior, y expusieron que, la reubicación del ítem 7 en la dimensión Reinterpretación positiva permitía que los nueve factores mostraran buenos índices de ajuste (χ² = 2679.19; df = 558; p <.001; GFI = 90; RMSEA = .046). No obstante, se reportaron cargas factoriales de magnitudes incompatibles con una buena estructura factorial, como cargas menores a .30, ítem 20 (λ =.07) e ítem 1 (λ =.16), y ocho cargas mayores que 1.0, lo que representa un caso Heywood. Igualmente, ^{Rodríguez-Sabiote et al. (2021}) examinaron el cuestionario completo en universitarios españoles, a través de análisis factorial exploratorio y confirmatorio, con método de estimación máxima verosimilitud, hallándose cargas factoriales entre .35 y .90, e índices de ajuste aceptables (χ² = 1069.08; df = 558; p < .001; CFI = .91; TLI = .90; RMSEA = .05; SRMR = .06). Ambas investigaciones se enfocaron en la versión completa del CERQ, más no han revisado la versión abreviada, que, como ya se mencionó, tiene mejores índices de ajuste y se ahorra en el costo de tiempo de evaluación.

Cabe mencionar que las investigaciones psicométricas del CERQ en el Perú se realizaron en contextos académicos, más no en un contexto específico. Esto es importante porque en estudios previos los niveles de fiabilidad y la estimación del error de medida del CERQ, varían en función al contexto de la población evaluada (^{Dominguez-Lara & Sánchez-Carreño, 2017}; ^{Kraaij et al., 2009}), y en vista de los cambios suscitados a raíz de la pandemia y el impacto sobre la forma de evaluar las circunstancias cotidianas, es probable que la estructura interna del CERQ no tenga la misma fortaleza, ya que la evidencia así lo sugiere al comparar los parámetros factoriales (cargas factoriales, correlaciones interfactoriales, etc.) de la primera validación en español (Dominguez-Sánchez et al., 2011) y las realizadas durante la pandemia.

Debido al impacto aversivo provocado por la pandemia del COVID-19, especialmente en el incremento de problemas en la salud mental, se vio necesario explorar los recursos psicológicos que las personas emplean para adecuarse a las diversas circunstancias involucradas a esta pandemia (^{Gago-Galvagno et al., 2021}). En ese sentido, el estudio de las estrategias cognitivas para la regulación emocional permite comprender la interpretación y valoración que cada individuo hace como respuesta a las reacciones emocionales o antecedente a la modificación y control de emociones (^{Garnefski et al., 2001}). Para ello, es relevante utilizar instrumentos confiables que cuenten con evidencias de validez apropiados a la población, cultura y contexto, donde se esté desarrollando el problema de investigación (^{Ferrando & Anguiado-Carrasco, 2010}). Así, tener herramientas de apoyo para identificar procesos emocionales que interceden en alteraciones psicológicas y emplearlos como parte del análisis funcional de la conducta en atenciones psicoterapéuticas; igualmente, tener materiales para analizar estrategias de regulación emocional que se vinculen con variables positivas para la salud mental (^{Dubey et al., 2020}; ^{Molero et al., 2021})

2. Método

3. Resultados

3.1. Análisis factorial confirmatorio

En primer lugar, se observó que los ítems del CERQ-36 demostraban valores de asimetría entre -.06 y .97; mientras que, la curtosis variaba entre -.02 y .90, lo cual indican que están dentro del rango establecido.

Tabla 1. Estadísticos descriptivos de los ítems del CERQ

Nota. M: media. DE: desviación estándar. g₁: asimetría de Fisher. g₂: curtosis de Fisher.

Posteriormente, en cuanto a la valoración general de los modelos estudiados, el CERQ-36 presentó índices de ajuste de magnitudes insuficientes (CFI = .770; RMSEA = .098, IC 90% [.094, .102]; WRMR = 2.184); mientras que el CERQ-18 mostró índices de ajuste de magnitud más favorable (CFI = .969; RMSEA = .063, IC 90% [.054, .073]; WRMR = .849).

De forma específica, la mayoría de las cargas factoriales del CERQ-36 oscilaron entre .465 y .908, mientras que los ítems 3 (λ =.465) y 8 (λ =.484) mostraban cargas menores al punto de corte sugerido. Sin embargo, cargas muy inferiores encontramos en los ítems 5 (.163) y 25 (-.118), respectivamente (Tabla 2). Por otra parte, todas las cargas factoriales del CERQ-18 fueron mayores que .65 (Tabla 3).

En cuanto a la validez interna convergente, la AVE por factor del CERQ-36 y CERQ-18 obtuvieron indicadores aceptables; no obstante, en cuanto a la validez interna discriminante, en cuatro casos la varianza compartida entre factores supera a la varianza de cada factor del CERQ-36 (e.g., Rumiación y Catastrofización) lo que es evidencia de que los dos factores no logran diferenciarse uno del otro (Tabla 2), mientras que en el CERQ-18 esta situación apareció dos veces (Rumiación y Catastrofización; Reinterpretación positiva y Focalización en los planes) (Tabla 3).

Tabla 2 Parámetros factoriales del CERQ-36 

Nota. F1: Culpar a otros; F2: Autoculparse; F3: Aceptación; F4: Rumiación; F5: Catastrofización; F6: Poner en perspectiva; F7: Reinterpretación positiva; F8: Focalización en los planes; F9: Focalización positiva. Coeficientes configuración: cargas factoriales. h²: comunalidad. AVE: varianza media extraída.

Tabla 3 Parámetros factoriales del CERQ-18 

Nota. F1: Culpar a otros; F2: Autoculparse; F3: Aceptación; F4: Rumiación; F5: Catastrofización; F6: Poner en perspectiva; F7: Reinterpretación positiva; F8: Focalización en los planes; F9: Focalización positiva. Coeficientes configuración: cargas factoriales. h²: comunalidad. AVE: varianza media extraída.

Finalmente, se analizó la fiabilidad en el CERQ-18 (Tabla 4), ya que presenta evidencia más sólida con relación a su estructura interna y se encontró que las dimensiones Autoculpa, Rumiación, Poner en perspectiva y Focalización en los planes presentan coeficientes omega y alfa por debajo de lo aceptable (< .68); sin embargo, las dimensiones Reinterpretación positiva, Culpar a otros, Aceptación, Catastrofización y Focalización positiva, presentan un mayor grado de fiabilidad, tanto por coeficiente omega y alfa de Cronbach (> .70). Sin embargo, en todos los casos la magnitud promedio de las cargas factoriales y la correlación inter-ítem fueron elevadas.

Tabla 4 Fiabilidad por consistencia interna del CERQ-18 

Nota. IC = intervalo de confianza al 95%. F1: Culpar a otros; F2: Autoculparse; F3: Aceptación; F4: Rumiación; F5: Catastrofización; F6: Poner en perspectiva; F7: Reinterpretación positiva; F8: Focalización en los planes; F9: Focalización positiva; ω: coeficiente Omega; λ_promedio: carga factorial promedio; α: coeficiente alfa; r_ii: correlación inter-ítem promedio.

4. Discusión

La finalidad del presente estudio fue examinar la estructura factorial y las propiedades psicométricas de dos versiones del CERQ (^{Garnefski et al., 2001}) en una muestra de jóvenes y adultos peruanos durante la primera ola de la pandemia del COVID-19. Los hallazgos comprueban que el CERQ-18 presenta mejores evidencias psicométricas que el CERQ-36, lo cual se relaciona con las revisiones previas aplicadas en muestras de universitarios peruanos (^{Dominguez-Lara & Medrano, 2016}; Dominguez-Lara & Merino-Soto, 2018).

Las cargas factoriales del CERQ-36 evidenciaron cargas inferiores en los ítems 3 (Normalmente pienso en cómo me siento acerca de lo que he sentido), 5 (Pienso qué cosas podría haber hecho mejor), 8 (Pienso en que lo que me ha pasado es mucho peor que lo que les pasa a otros) y 25 (Pienso que no puedo cambiar nada al respecto), que puede ser resultado de la redacción, así como del contenido conceptual que denotan cada indicador. Por ejemplo, el sentido de la oración del ítem 3 es confuso porque se enfoca en el “sentimiento de algo que sintió” y se percibe poco protagonismo del aspecto cognitivo característico de la Rumiación, la dimensión a la que corresponde. Con respecto al contenido del ítem 5, no aparenta representatividad de la dimensión Focalización en los planes, más bien, puede orientarse a la autoculpabilidad por pensar “qué cosas podría haber hecho mejor”. En cuanto al ítem 8, la dimensión Catastrofización consiste en la maximización exagerada de una experiencia displacentera que aumenta el sentimiento de indefensión; sin embargo, el contenido del ítem 8 resalta una comparación de nuestra realidad frente a los demás y es probable que en el contexto de la pandemia los participantes hayan respondido enfatizando las experiencias de otras personas en lugar de ellos mismo, como los pacientes diagnosticados con COVID -19 y quienes tenían enfermedades comórbidas o dificultades fisiológicas consecuentes de la edad o accidentes. Por otro lado, el ítem 25 demostró inconvenientes similares al estudio de ^{Dominguez-Lara & Medrano (2016}), y la explicación para este estudio podría ser la misma: el contenido de dicho ítem que parece mostrar una mayor aproximación conceptual a la resignación que a la aceptación.

La validez interna discriminante del CERQ presentó coincidencias con estudios previos (^{Dominguez-Lara & Merino-Soto, 2015}), con respecto a un solapamiento entre los factores, Rumiación y Catastrofización, así como, Reinterpretación positiva y Focalización en los planes. Esto explicaría por qué algunos investigadores exploran las estrategias de regulación cognitiva bajo un modelo bifactor o de dos factores, agrupándolas en estrategias “adaptativas” y “desadaptativas”, ya que suelen asociarse con variables asociadas al bienestar y malestar, respectivamente (^{Gubler et al., 2021}; ^{Jungmann & Witthoft, 2020}). No obstante, ^{Medrano et al. (2016}) aconsejan no clasificarlas como “buenas” o “malas” estrategias cognitivas, porque cada sistema de evaluación tiene un grado favorable y/o desfavorables para sobrellevar distintos eventos perjudiciales e incluso las estrategias denominadas “malas” tendrían una función adaptativa importante. Tal fue el caso de ^{Dubey et al. (2020}), quienes se percataron que estrés y ansiedad se relacionaba directamente con focalización positiva, al igual que depresión con poner en perspectiva, y estrés y depresión con aceptación. Asimismo, ^{Navarro-Loli et al. (2019}) sugieren considerar la propuesta de psicoevolucionista (Medrano et al., 2016) para comprender la experiencia y manejo de las estrategias cognitivas, puesto que estas podrían cumplir un rol determinado a cada contexto.

Siguiendo lo anterior, algunas circunstancias asociadas a la pandemia pueden ser consideradas hostiles o amenazantes: el aumento de mortalidad, aislamiento social, la articulación de la rutina laboral en el hogar, inestabilidad laboral y limitaciones políticas y socioeconómicas (^{Scholten et al., 2020}). Por lo tanto, el solapamiento de las estrategias Catastrofización y Rumiación, puede relacionarse con respuestas automáticas que surgen de la necesidad de supervivencia, que, frente a una realidad donde el aumento de contagios y muertes estaban fuertemente asociados, y aún no existía una vacuna o tratamiento comprobado científicamente, pensar “catastróficamente” era natural. Del mismo modo, frente a los problemas laborales y económicos los pensamientos se enfocarían constantemente en la preocupación del coste de vida, la salud o las responsabilidades familiares; es decir, rumiar sobre el problema también forma parte del quehacer cotidiano. Por el contrario, el solapamiento de las estrategias Focalización en los planes y Reinterpretación positiva se asemeja a una respuesta más elaborada, es decir, de carácter racional que exige mayores recursos atencionales. Así, ante la necesidad de afrontar los problemas que surgían durante la pandemia muchas personas optaban por ideas optimistas que les permitieran planificar y buscar alternativas de solución, por ejemplo, emprender negocios propios que les brinden independencia económica, uso de las redes sociales para promoverlos, búsqueda de asistencia médica o psicológica online, entre otros.

Con respecto a los coeficientes de fiabilidad, a pesar de que las dimensiones Autoculpa, Rumiación, Poner en perspectiva y Focalización en los planes obtuvieron coeficientes de omega y alfa menores a .70, el panorama de la presente investigación mostró mejores condiciones de fiabilidad que las revisiones previas del CERQ-18 (^{Dominguez-Lara & Merino-Soto, 2015}, 2018; ^{Navarro-Loli et al., 2019}). Esto corresponde probablemente a la cantidad de participantes evaluados, lo que permite una mayor consistencia de los resultados; sin embargo, lo más importante es el contexto de la pandemia por COVID -19 en que se desarrolló esta investigación, ya que al ser un evento común para los participantes permite una focalización de las respuestas y, de ese modo, una mejor comprensión del funcionamiento del instrumento y sus ítems. Otra explicación de la magnitud de los coeficientes de fiabilidad vinculada a la construcción de instrumentos implica al número de ítems, ya que mientras menos ítems tenga la dimensión, menor será su coeficiente de fiabilidad, independientemente de la correlación inter-ítem promedio (para el caso del coeficiente alfa) o de la magnitud de las cargas factoriales (para el coeficiente omega) (Dominguez-Lara, 2016, 2018; Merino, 2020). Por tal motivo se implementaron estos criterios de valoración, los cuales brindan una perspectiva más realista de la fiabilidad de las dimensiones y permiten confiar más en esta versión breve.

Entre las implicancias prácticas de esta investigación destaca el uso de una herramienta para evaluar las estrategias de regulación cognitiva debido a su relevancia en el análisis transdiagnóstico y predicción de desórdenes emocionales en grupos de riesgo o que afronten circunstancias hostiles como la pandemia en curso, lo que, a su vez significa un potencial objetivo para los programas de intervención en tratamiento y prevención de psicopatologías (^{Muñoz-Navarro et al., 2021}a). Desde un plano metodológico, enriquecer y promover el uso de instrumentos breves basados en la evidencia, reducirá el tiempo de aplicación de instrumentos y motivará a los evaluados a responder de forma más realista. Otro aporte relevante es el apoyo a la replicabilidad de las evidencias de validez y fiabilidad del CERQ-18 mediante su uso en contextos específicos.

Con respecto a las limitaciones, se destaca la participación mayoritaria de estudiantes universitarios de pregrado o posgrado y de mujeres, lo cual se asemeja a las muestras estudiadas en los reportes previos (^{Dominguez-Lara & Merino-Soto, 2015}, 2018), lo que podría influir en la tendencia de respuestas frente a otros grupos etarios. Esto podría ser el resultado del mayor uso de las redes sociales por parte de los jóvenes.

5. Conclusiones

El CERQ-18 muestra adecuadas evidencias de validez y fiabilidad que el CERQ-36 en un contexto específico de emergencia sanitaria, pudiendo ser un precedente para la evaluación de recursos personales de regulación emocional en población general y en poblaciones que estén expuestas a enfermedades virales respiratorias con características similares a la COVID-19. Por último, se recomienda ampliar investigaciones sobre propiedades psicométricas del CERQ y su asociación con variables en contextos de personas sobrevivientes a enfermedades físicas crónicas, como el COVID-19, o que estén bajo algún tratamiento médico, considerando también a los cuidadores primarios, los grupos etarios y las diferencias culturales y de sexo.