[en] Introduction: Multiple Sclerosis (MS) is a chronic disease of the Central Nervous System that causes disability in young adults. This disease causes mood disorders, with depression being a frequent diagnosis in MS patients; resilience is considered a health protective factor by many authors. Objectives: Our purpose is to determine the factors that buffer the impact of the disease and to group individuals according to these factors, as well as to test an explanatory model of resilience.Method: Through cross sectional design, 101 patients with MS of the General University Hospital of Alicante were evaluated. Cluster analysis was used to group the subjects according to their levels of resilience, optimism, coping strategies, self-efficacy, social support, social skills and disease severity. Likewise, models of resilience were tested by means of the modeling of structural equations. Results: We found four different profiles: the searcher for social support, the independent, the socially skilled and the non-resilient. We did not find differences between the profiles according to the disease severity. In the same vein, path analysis showed that psychosocial variables had greater effect as predictors of resilience than disease severity. The adapted model accounted for 47% of resilience.Conclusions: The study of resilience in the medical context has promising clinical applications. The existence of variables that can be acquired, such as coping strategies and social skills, would allow the inclusion of training workshops for prevention, intervention and rehabilitation in health programs.

[es] Introducción: La Esclerosis Múltiple (EM), es una enfermedad crónica del Sistema Nervioso Central que causa discapacidad en adultos jóvenes. Esta enfermedad provoca trastornos del estado de ánimo, siendo la depresión un diagnóstico frecuente en pacientes con EM, y la resiliencia considerada por muchos autores como un factor protector de salud. Objetivos: Nuestro objetivo es determinar los factores amortiguadores del impacto de la enfermedad y agrupar a los individuos en función de estos factores, así como poner a prueba un modelo explicativo de la resiliencia. Método: A través de un diseño transversal, se evaluaron 101 pacientes con EM del Hospital General Universitario de Alicante. Se utilizaron análisis de conglomerados para la agrupación de los sujetos en función de sus niveles de resiliencia, optimismo, estrategias de afrontamiento, auto-eficacia, apoyo social, habilidades sociales (HHSS) y gravedad de la enfermedad. Asimismo, se pusieron a prueba modelos de resiliencia a través del modelado de ecuaciones estructurales. Resultados: Encontramos cuatro perfiles diferentes: el buscador de apoyo social, el independiente, el habilidoso social y el no resiliente. No encontramos diferencias entre los perfiles en función de la gravedad de la enfermedad. En la misma línea, el análisis de senderos mostró que las variables psicosociales tuvieron mayor efecto como predictores de la resiliencia que la gravedad de la enfermedad. El modelo ajustado explicó el 47% de la resiliencia. Conclusiones: El estudio de la resiliencia en el contexto médico tiene aplicaciones clínicas prometedoras. La existencia de variables que pueden ser adquiridas, como las estrategias de afrontamiento y las HHSS, permitiría la inclusión de talleres de entrenamiento para la prevención, intervención y rehabilitación en programas de salud.