Medida de Aceptabilidad de la Intervención, Medida de Idoneidad de la Intervención y Medida de Viabilidad de la Intervención

1. Resumen

En el campo contemporáneo de la ciencia de la implementación, la evaluación empírica y estandarizada de los resultados tempranos del despliegue de intervenciones es tan determinante para la traslación del conocimiento como el examen de los desenlaces clínicos o de salud pública. La Medida de Aceptabilidad de la Intervención (Acceptability of Intervention Measure, AIM), la Medida de Idoneidad de la Intervención (Intervention Appropriateness Measure, IAM) y la Medida de Viabilidad de la Intervención (Feasibility of Intervention Measure, FIM) constituyen una batería psicométrica integrada y pragmática de doce reactivos distribuida en tres escalas breves e independientes de cuatro ítems cada una. Estos instrumentos fueron diseñados de manera sistemática para evaluar tres resultados de implementación nucleares definidos en la influyente taxonomía conceptual de Proctor et al. (2011).

El propósito medular de este conjunto de escalas es superar la severa heterogeneidad conceptual, el solapamiento semántico y la precariedad psicométrica que históricamente caracterizaron las herramientas de medición en la investigación traslacional. Mediante un riguroso proceso de desarrollo metodológico que combinó validación sustantiva y discriminante de contenido con paneles de expertos internacionales, diseños experimentales basados en viñetas y modelos avanzados de modelado de ecuaciones estructurales, los autores lograron aislar operativamente el juicio de aceptabilidad (el agrado o satisfacción personal percibida), idoneidad (el ajuste técnico, cultural, clínico o contextual) y viabilidad (la factibilidad práctica y operativa de implementación bajo restricciones reales de recursos).

El formato de administración es un cuestionario de autoinforme compuesto por un total de 12 ítems (4 ítems por escala), valorados habitualmente en escalas tipo Likert de 5 opciones de respuesta que van desde el desacuerdo absoluto hasta el acuerdo total (12 items total (4 items per scale)). Los análisis psicométricos reportan una consistencia interna sobresaliente, con coeficientes alfa de Cronbach de 0.85 para la AIM, 0.91 para la IAM y 0.89 para la FIM. A su vez, los análisis factoriales confirmatorios confirmaron la superioridad indiscutible de una estructura tridimensional correlacionada frente a modelos unidimensionales, exhibiendo índices de ajuste sobresalientes (Índice de Ajuste Comparativo [CFI] = 0.960 y Error Cuadrático Medio de Aproximación [RMSEA] = 0.080). Estas propiedades convierten a la tríada AIM, IAM y FIM en un estándar de oro metodológico para la investigación sobre prácticas basadas en la evidencia en salud mental, medicina, enfermería y servicios comunitarios.

2. Palabras clave

Ciencia de la implementación, psicometría, aceptabilidad, idoneidad, viabilidad, prácticas basadas en evidencia, evaluación de programas, validez de constructo, análisis factorial confirmatorio, escalas pragmáticas.

3. Autores

El desarrollo psicométrico formal y la validación empírica de la batería AIM, IAM y FIM fue liderado por un consorcio de investigadores interdisciplinarios de primer nivel en la ciencia de la implementación:

• Bryan J. Weiner, Ph.D.: Department of Global Health and Department of Health Systems and Population Health, University of Washington, Seattle, Washington, Estados Unidos. Correo electrónico institucional: [email protected].
• Cara C. Lewis, Ph.D.: Kaiser Permanente Washington Health Research Institute, Seattle, Washington, Estados Unidos; y Department of Psychological and Brain Sciences, Indiana University, Bloomington, Indiana, Estados Unidos. Correo electrónico institucional: [email protected].
• Cameo Stanick, Ph.D.: Hathaway-Sycamores Child and Family Services, Pasadena, California, Estados Unidos.
• Byron J. Powell, Ph.D.: Department of Health Policy and Management, Gillings School of Global Public Health, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina, Estados Unidos (actualmente en la Brown School y School of Medicine, Washington University in St. Louis).
• Caitlin N. Dorsey, B.A.: Kaiser Permanente Washington Health Research Institute, Seattle, Washington, Estados Unidos.
• Alecia Clary, MSW, Ph.D.: School of Social Work, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina, Estados Unidos.
• Marcella H. Boynton, Ph.D.: Department of Health Behavior, Gillings School of Global Public Health, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina, Estados Unidos.
• Heather Halko, M.A.: Department of Psychology, University of Montana, Missoula, Montana, Estados Unidos.

4. Propósito

El desarrollo de intervenciones en salud y ciencias sociales ha alcanzado niveles de eficacia clínica sin precedentes mediante ensayos controlados aleatorizados; sin embargo, existe una brecha traslacional ampliamente documentada estimada en un promedio de 17 años para que una mínima fracción de las prácticas basadas en la evidencia consiga ser integrada en la rutina asistencial comunitaria. Históricamente, uno de los factores causales determinantes de esta disfunción traslacional ha sido la carencia de instrumentos de medición rigurosos, estandarizados y pragmáticos que permitan diagnosticar y predecir de forma precoz el fracaso o éxito de la adopción de una intervención en escenarios ecológicamente válidos.

En este escenario, Lewis et al. (2015) y Martinez, Lewis y Weiner (2014) documentaron mediante revisiones sistemáticas exhaustivas que las herramientas existentes en la literatura sufrían de graves limitaciones metodológicas: el 80% de los instrumentos no contaban con validación psicométrica publicada, carecían de evaluación de confiabilidad o exhibían una marcada fusión conceptual. Frecuentemente, los investigadores utilizaban reactivos indistinguibles para medir términos como «satisfacción», «utilidad», «factibilidad» y «pertinencia», impidiendo generar conocimiento acumulativo y bloqueando la comparación de desenlaces entre diferentes ensayos de implementación.

La tríada conformada por la AIM, la IAM y la FIM fue diseñada con el propósito expreso de resolver este vacío metodológico crucial mediante tres objetivos operativos principales:

• Diagnóstico diferencial temprano: Facilitar a los líderes clínicos y científicos la capacidad de monitorizar con precisión quirúrgica en qué dimensiones específicas una intervención genera resistencia entre las partes interesadas (stakeholders). Por ejemplo, un protocolo innovador de tamizaje de depresión en atención primaria puede ser valorado como altamente apropiado e idóneo para los pacientes (puntuación elevada en IAM) y aceptable desde el punto de vista moral o actitudinal (puntuación elevada en AIM), pero ser valorado como inviable debido a la saturación de las agendas de enfermería o a barreras en el sistema de registro electrónico (puntuación deficiente en FIM).
• Optimización iterativa de estrategias de implementación: Suministrar una base de evidencia cuantificable que permita diseñar o modular las estrategias de implementación descritas en taxonomías como la compilación ERIC (Powell et al., 2015). Si la barrera primaria detectada es la baja viabilidad, los esfuerzos deben orientarse a la reingeniería de procesos o al rediseño del flujo de trabajo; en contraste, si la barrera nuclear radica en la falta de idoneidad percibida, las estrategias deben dirigirse a la educación clínica, al alineamiento con normas profesionales y a la adaptación cultural.
• Medición pragmática de bajo impacto administrativo: Proporcionar a la comunidad científica instrumentos sumamente breves (cuatro reactivos por constructo), que imponen una carga de respuesta mínima (menos de tres minutos para el instrumento completo), maximizando la tasa de respuesta en profesionales sanitarios y comunitarios cuya disponibilidad temporal es extraordinariamente limitada (Glasgow & Riley, 2013).

5. Constructo psicológico

El basamento conceptual de la AIM, IAM y FIM reside en la distinción teórica y analítica de tres dimensiones interdependientes pero formalmente diferenciadas de la percepción de los agentes involucrados respecto a una tecnología, guía clínica o intervención. La premisa psicométrica central de los autores sostiene que cada constructo evalúa una noción particular de «ajuste» o «correspondencia» (fit o match) entre el objeto de implementación y un estándar normativo o situacional concreto.

Aceptabilidad de la Intervención (AIM)

La Aceptabilidad refleja la dimensión personal y afectiva del ajuste. Se define teóricamente como la percepción por parte de los interesados de que una intervención dada es grata, satisfactoria, palatable o atractiva con base en sus juicios individuales, preferencias personales, expectativas previas y valores ético-emocionales. La aceptabilidad aborda cómo reacciona el individuo ante la idea de la intervención a nivel personal. No evalúa si la intervención se ajusta formalmente a las directrices de la organización ni si el contexto físico permite ejecutarla; se enfoca estrictamente en si la persona aprueba la intervención, la acoge favorablemente y experimenta una actitud positiva hacia su incorporación.

Ejemplo clínico: Un terapeuta familiar puede considerar que una terapia cognitivo-conductual manualizada estricta para niños es sumamente eficaz según la literatura, pero sentir que el formato rígido y protocolizado no le gusta, resultándole poco atractivo frente a su estilo terapéutico espontáneo, calificando bajo en aceptabilidad personal.

Idoneidad de la Intervención (IAM)

La Idoneidad (también referida en la literatura como pertinencia, aplicabilidad o adecuación) representa la dimensión técnica, clínica, social o contextual del ajuste. Se define como la compatibilidad percibida de la innovación con los objetivos de la organización, la misión institucional, los valores de la comunidad atendida, la formación profesional del equipo y las necesidades clínicas específicas de los destinatarios finales. La idoneidad no se ocupa del gusto personal del profesional ni de la facilidad operativa del procedimiento, sino de la coherencia teleológica y epistemológica del tratamiento frente a la problemática concreta que se pretende subsanar.

Ejemplo clínico: Un equipo de salud comunitaria puede juzgar que un programa digital de telepsiquiatría mediante realidad virtual es enormemente atractivo e innovador (alta aceptabilidad), pero concluir que resulta inapropiado o carente de idoneidad para una cohorte de adultos mayores rurales en situación de extrema vulnerabilidad social y sin alfabetización tecnológica.

Viabilidad de la Intervención (FIM)

La Viabilidad (o factibilidad) encarna la dimensión pragmática, logística y operativa del ajuste. Captura el grado en que una innovación o práctica sanitaria puede ser exitosamente ejecutada, administrada o mantenida dentro de una institución u organización considerando sus recursos materiales, restricciones temporales, dotación de personal, financiamiento disponible y capacidad de infraestructura real. Mientras la idoneidad analiza el plano normativo («¿deberíamos usarla aquí?»), la viabilidad se sitúa en el plano fáctico («¿podemos materialmente hacerla funcionar aquí?»).

Ejemplo clínico: Un protocolo de intervención intensiva que exige consultas presenciales de 90 minutos tres veces por semana con monitorización hemodinámica continua puede gozar de pleno respaldo ético y profesional (alta idoneidad) y ser del agrado del personal (alta aceptabilidad), pero resultar absolutamente inviable en un centro de salud pública con listas de espera prolongadas y citas programadas de 15 minutos por paciente.

6. Marco teórico

La fundamentación científica que respalda la tríada de medidas descansa principalmente en el marco conceptual de resultados de implementación propuesto por Enola Proctor y colaboradores (2011), complementado de manera directa por el Marco Consolidado para la Investigación de la Implementación (Consolidated Framework for Implementation Research, CFIR; Damschroder et al., 2009) y la teoría psicométrica de medición pragmática impulsada por Glasgow y Riley (2013).

El Modelo de Resultados de Proctor et al. (2011)

Proctor y sus colegas revolucionaron la investigación traslacional al postular que los desenlaces de salud tradicionales deben desagregarse en tres niveles jerárquicos secuenciales e interactivos:

1. Resultados de la Implementación: Efectos directos de las actividades dirigidas deliberadamente a implementar una intervención (p. ej., aceptabilidad, adopción, idoneidad, costo, viabilidad, fidelidad, penetración y sostenibilidad).
2. Resultados de los Servicios: Desempeño del sistema de salud y calidad de la atención conforme a los estándares de la Academia Nacional de Medicina de los Estados Unidos (eficiencia, seguridad, efectividad, equidad, oportunidad y atención centrada en el paciente).
3. Resultados Clínicos / de los Clientes: Desenlaces directos de salud, sintomatología, nivel funcional, bienestar psicofísico y satisfacción de los pacientes.

Dentro de este andamiaje, la aceptabilidad, la idoneidad y la viabilidad actúan como indicadores líderes (predictores distales y proximales) del éxito general del proceso. Proctor et al. enfatizaron que estos tres constructos son particularmente sensibles durante las etapas iniciales de la adopción (fases de exploración y preparación) y determinan si los profesionales llegarán a comprometerse con la adopción formal o si, por el contrario, la innovación será rechazada o abandonada de manera silenciosa.

Intersección con el Marco CFIR

En el CFIR (Damschroder et al., 2009), la interacción de múltiples dominios —características de la intervención (complejidad, adaptabilidad, costo), el contexto interno (cultura organizacional, clima para el cambio), el contexto externo (políticas y recursos externos), las características individuales (conocimiento, creencias, autoeficacia) y el proceso de ejecución— modula la percepción que los profesionales construyen acerca de la innovación. La batería AIM/IAM/FIM ofrece la lente cuantitativa precisa para medir la resultante cognitiva de esta compleja interacción ecológica antes de que la intervención se ponga a prueba a gran escala.

7. Validez

La validación de la AIM, IAM y FIM siguió una metodología rigurosa y secuencial diseñada para asegurar una alta pureza de contenido y una sólida validez de constructo, tal como recomiendan las directrices metodológicas de Messick (1995) y Anderson y Gerbing (1991).

Validez de Contenido Sustantiva y Discriminante

Para erradicar la confusión terminológica que afectaba a las medidas preexistentes, los autores implementaron un protocolo cuantitativo de validez discriminante de contenido (Huijg et al., 2014). Un panel inicial de expertos compuesto por 27 científicos con formación doctoral en ciencia de la implementación y 31 profesionales clínicos de la salud mental evaluó un banco original de 36 ítems candidatos (12 ítems por cada uno de los tres constructos teóricos).

Los evaluadores calificaron el grado en que cada reactivo reflejaba su constructo objetivo frente a los dos constructos competidores. Se aplicaron análisis estadísticos pareados combinados con la corrección de Hochberg (1988) para controlar la tasa de error familiar por comparaciones múltiples. Como resultado directo de este proceso, los reactivos que presentaban solapamiento semántico o que eran calificados erróneamente en constructos cruzados fueron descartados sistemáticamente, reteniendo exclusivamente aquellos ítems que demostraron una correspondencia empírica inequívoca y discriminante con sus definiciones diana.

Validez Estructural y de Criterio mediante Diseño Experimental de Viñetas

Posteriormente, los autores evaluaron el comportamiento funcional de los ítems mediante un diseño experimental riguroso basado en viñetas clínicas administrado a una muestra de terapeutas y orientadores de salud mental. Las viñetas fueron construidas para manipular experimentalmente niveles altos y bajos de aceptabilidad, idoneidad y viabilidad. Este enfoque de grupos conocidos demostró empíricamente que las escalas poseen una excelente validez de criterio (validez predictiva y concurrente concurrente):

• Las manipulaciones de aceptabilidad incrementaron selectivamente las puntuaciones de la escala AIM sin distorsionar indebidamente las puntuaciones de las dimensiones no manipuladas.
• Las condiciones que alteraban el ajuste técnico de la intervención con las necesidades de la clínica provocaron fluctuaciones marcadas en las puntuaciones de la IAM.
• Las modificaciones de recursos económicos y temporales impactaron de manera diferenciada y estadísticamente significativa en las puntuaciones de la FIM.

8. Confiabilidad

La evaluación psicométrica de la consistencia interna y de la precisión de medida de los instrumentos finales depurados de 4 ítems arrojó valores que superan con creces los estándares convencionales establecidos para la investigación social y clínica (Hinkin, 1998), donde valores alfa de Cronbach iguales o superiores a 0.70 o 0.80 se consideran satisfactorios.

En el estudio de validación de Weiner et al. (2017), los coeficientes de consistencia interna para las versiones finales de 4 reactivos fueron:

• Medida de Aceptabilidad de la Intervención (AIM): Coeficiente alfa de Cronbach (α) = 0.85.
• Medida de Idoneidad de la Intervención (IAM): Coeficiente alfa de Cronbach (α) = 0.91.
• Medida de Viabilidad de la Intervención (FIM): Coeficiente alfa de Cronbach (α) = 0.89.

Resulta de especial relevancia psicométrica destacar que estas elevadas magnitudes de consistencia interna se consiguen a pesar de la extrema brevedad de las escalas (cuatro ítems por constructo). Dado que la fórmula estándar del coeficiente alfa depende intrínsecamente del número total de ítems incluidos en la prueba, alcanzar alfas de 0.85 a 0.91 en escalas tan compactas evidencia una intercorrelación homogénea de los elementos y un mínimo error residual de medición, confirmando que cada escala evalúa con extraordinaria fidelidad su respectivo constructo latente sin redundancias artificiales.

9. Análisis factorial

La estructura de covarianza de la batería fue sometida a una estrategia analítica bifásica fundamentada tanto en análisis factorial exploratorio (AFE) como en análisis factorial confirmatorio (CFA) en entornos de modelado estructural avanzado (Hu & Bentler, 1999; Muthén & Muthén, 2012).

Exploración y Depuración Factorial

El análisis factorial exploratorio inicial confirmó que los reactivos originales mostraban patrones de saturación congruentes con tres factores subyacentes. Este paso posibilitó la poda guiada de reactivos con saturaciones cruzadas moderadas o bajas comunalidades, aislando el conjunto final de cuatro indicadores óptimos por factor.

Prueba de Modelos Rivales en Análisis Factorial Confirmatorio (CFA)

Con el fin de verificar si la aceptabilidad, la idoneidad y la viabilidad constituían facetas empíricamente diferenciables o si simplemente reflejaban una actitud holística y unidimensional de agrado hacia la intervención (un efecto halo generalizado), los investigadores compararon dos modelos estructurales competitivos:

1. Modelo Unidimensional (Ómnibus de un solo factor): Asumía que los 12 reactivos reflejaban un único constructo global de éxito de implementación. Este modelo arrojó un ajuste empírico deficiente, quedando descartado.
2. Modelo Teórico de Tres Factores Correlacionados: Planteaba tres variables latentes correlacionadas (Aceptabilidad, Idoneidad y Viabilidad), cada una definida por sus 4 indicadores específicos. Este modelo demostró un ajuste sobresaliente a los datos empíricos observados.

Los índices globales de bondad de ajuste del modelo trifactorial cumplieron con los criterios más exigentes de la literatura psicométrica (Schreiber et al., 2006):

• CFI (Comparative Fit Index): 0.960 (umbral óptimo ≥ 0.95).
• RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation): 0.080 (con intervalos de confianza dentro del rango admisible de precisión).
• Cargas Factoriales Estandarizadas (λ): Todas las cargas factoriales de los ítems sobre sus respectivos constructos latentes resultaron sumamente elevadas y estadísticamente significativas (p < 0.001), oscilando en un rango de 0.75 a 0.89.

Estos hallazgos confirmatorios ofrecen un respaldo estadístico inequívoco a la estructura tridimensional de los resultados de implementación tempranos y justifican plenamente el cálculo y reporte desagregado de puntuaciones para la AIM, la IAM y la FIM en lugar de la combinación indebida en una única cifra sumatoria indiferenciada.

10. Instrumento de medición

A continuación se detallan las especificaciones técnicas y de administración del instrumento:

• Tipo de prueba: Cuestionario psicométrico estandarizado de autoinforme para partes interesadas e implementadores.
• Población objetivo: Profesionales de la salud mental, médicos, personal de enfermería, trabajadores sociales, líderes organizacionales y cualquier actor involucrado en la puesta en marcha de programas o prácticas basadas en evidencia.
• Estructura y formato: 12 items total (4 items per scale) organizados en tres subescalas conceptualmente independientes: Aceptabilidad (AIM, ítems 1 al 4), Idoneidad (IAM, ítems 5 al 8) y Viabilidad (FIM, ítems 9 al 12).
• Escala de respuesta: Escala tipo Likert estándar de 5 puntos con etiquetas continuas de acuerdo: 1 = Totalmente en desacuerdo (Completely disagree), 2 = En desacuerdo (Disagree), 3 = Ni de acuerdo ni en desacuerdo (Neither agree nor disagree), 4 = De acuerdo (Agree), y 5 = Totalmente de acuerdo (Completely agree).
• Instrucciones de puntuación: Las puntuaciones de cada escala de 4 ítems (AIM, IAM, FIM) se calculan de manera independiente determinando la media aritmética simple (promedio de 1 a 5) o la sumatoria cruda total (puntuación de 4 a 20) de sus ítems constitutivos. Puntuaciones más elevadas reflejan una mayor percepción de aceptabilidad, idoneidad o viabilidad de la intervención analizada. No existen ítems codificados a la inversa (sin puntuación invertida).
• Flexibilidad de aplicación: El término genérico entre corchetes [Intervention] debe ser sustituido explícitamente en el encabezado o enunciado por el nombre específico del programa, guía de práctica clínica, tecnología médica o protocolo evaluado (p. ej., «El protocolo de telemedicina», «La terapia dialéctico-conductual»).

11. Permisos, Tarifas y Año del test

Las escalas AIM, IAM y FIM fueron formalmente publicadas en el año 2017 por Bryan J. Weiner y su equipo de investigación en la revista científica indexada de acceso abierto Implementation Science.

En estricta consonancia con el movimiento de medición pragmática y la democratización de la investigación traslacional impulsada por consorcios como el Society for Implementation Research Collaboration (SIRC) y los Institutos Nacionales de la Salud (NIH) de los Estados Unidos, los autores determinaron que la herramienta estuviera disponible sin barreras arancelarias:

• Acceso y tarifas: El instrumento es completamente gratuito (de código y uso abierto) para fines de investigación académica, evaluación formativa, auditoría clínica y mejora de la calidad. No requiere el abono de licencias ni cánones económicos a los autores ni a la editorial.
• Licencia de distribución: El artículo original fue publicado bajo la licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0), lo que autoriza el uso, reproducción, adaptación y distribución de las escalas en cualquier medio o formato, siempre que se otorgue el crédito adecuado y sistemático a la publicación de referencia original de Weiner et al. (2017).
• Modificaciones y traducciones: Los investigadores que deseen adaptar o traducir formalmente las medidas a otros idiomas o contextos asistenciales específicos pueden realizarlo libremente, recomendándose documentar los procedimientos de traducción y retrotraducción conforme a las pautas de comités metodológicos internacionales.

12. Referencias

Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1991). Predicting the performance of measures in a confirmatory factor analysis with a pretest assessment of their substantive validities. Journal of Applied Psychology, 76(5), 732–740. https://doi.org/10.1037/0021-9010.76.5.732

Damschroder, L. J., Aron, D. C., Rosalind, E. K., Kirsh, S. R., Alexander, J. A., & Lowery, J. C. (2009). Fostering implementation of health services research findings into practice: A consolidated framework for advancing implementation science. Implementation Science, 4(1), Artículo 50. https://doi.org/10.1186/1748-5908-4-50

Glasgow, R. E., & Riley, W. T. (2013). Pragmatic measures: What they are and why we need them. American Journal of Preventive Medicine, 45(2), 237–243. https://doi.org/10.1016/j.amepre.2013.03.010

Hinkin, T. R. (1998). A brief tutorial on the development of measures for use in survey questionnaires. Organizational Research Methods, 1(1), 104–121. https://doi.org/10.1177/109442819800100106

Hochberg, Y. (1988). A sharper Bonferroni procedure for multiple tests of significance. Biometrika, 75(4), 800–802. https://doi.org/10.1093/biomet/75.4.800

Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118

Huijg, J. M., Gebhardt, W. A., Crone, M. R., Dusseldorp, E., & Presseau, J. (2014). Discriminant content validity of a theoretical domains framework questionnaire for use in implementation research. Implementation Science, 9(1), Artículo 11. https://doi.org/10.1186/1748-5908-9-11

Lewis, C. C., Fischer, S., Weiner, B. J., Stanick, C., Kim, M., & Martinez, R. G. (2015). Outcomes for implementation science: An enhanced systematic review of instruments using evidence-based rating criteria. Implementation Science, 10(1), Artículo 155. https://doi.org/10.1186/s13012-015-0342-x

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Powell, B. J., Waltz, T. J., Chinman, M. J., Damschroder, L. J., Smith, J. L., Matthieu, M. M., Proctor, E. K., & Kirchner, J. E. (2015). A refined compilation of implementation strategies: Results from the Expert Recommendations for Implementing Change (ERIC) project. Implementation Science, 10(1), Artículo 21. https://doi.org/10.1186/s13012-015-0209-1

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Schreiber, J. B., Nora, A., Stage, F. K., Barlow, E. A., & King, J. (2006). Reporting structural equation modeling and confirmatory factor analysis results: A review. The Journal of Educational Research, 99(6), 323–338. https://doi.org/10.3200/JOER.99.6.323-338

Weiner, B. J., Lewis, C. C., Stanick, C., Powell, B. J., Dorsey, C. N., Clary, A., Boynton, M. H., & Halko, H. (2017). Psychometric assessment of three newly developed implementation outcome measures. Implementation Science, 12(1), Artículo 108. https://doi.org/10.1186/s13012-017-0635-3

13. Ítems de la escala (Scale Items)