Resumen de Adaptación argentina del Personality Inventory for DSM-Brief Form (PID-5-BF): Un análisis ESEM

Mario A. Trógolo, Silvana Andrea Montes, Rubén Daniel Ledesma

• español

  La inclusión del modelo dimensional en el DSM-5 representa un avance conceptual en el campo de los trastornos de personalidad. Este modelo contempla rasgos patológicos de personalidad organizados en cinco grandes áreas: desapego, afectividad negativa, psicoticismo, antagonismo y desinhibición. Para evaluar dicho modelo, se desarrolló el Personality Inventory for DSM-5 (PID-5). Elobjetivo de este trabajo fue analizar la estructura interna de la versión breve del instrumento (PID-5-BF) y examinar la invarianza factorial según el sexo y la edad en una muestra de 908 sujetos de Argentina, utilizando modelos de ecuaciones estructurales exploratorios (ESEM). Los resultados indican que un modelo de cinco factores, coherente con la estructura original del instrumento, presenta un excelente ajuste en los datos y es invariante (equivalencia configural, métrica y fuerte) en los grupos estudiados. Se discuten estos resultados y se proponen sugerencias de cara a mejorar la confiabilidad de algunos factores de la escala. 

• English

  The dimensional model for personality disorders included in the DSM-5 represents a significant conceptual advancement in the diagnosis of personality disorders. The model comprises pathological personality traits organized in five broad domains: detachment, negative affectivity, psychoticism, antagonism and disinhibition. The Personality Inventory for DSM-5 (PID-5) was developed to assess these broad personality domains. This study examines the factor structure of the Personality Inventory Disorder- Brief Form (PID-5-BF) and its measurement invariance across sex and age. A sample of 908 individuals from the general population of Argentina completed the PID-5-BF. The results from the exploratory structural equation modeling (ESEM) indicated that a five-factor model consistent with the five broad traits fitted excellent to the data and was invariant (configural, metric and strong invariance) across the group examined. Practical implications of the study are discussed and recommendations for improving scale reliability are proposed.