[en] Objective: To establish the construct validity of the Spanish version of the BARRIERS scale. Method: Methodological study of validation of a measurement instrument based on data from previously published studies. The study population consisted of nurses from the Basque Health Service and the Canary Health Service. The following variables were extracted and unified: Years of professional experience, possession of a specialist nursing degree, possession of a doctorate, type of activity performed by the professional and field of work. For construct validation, a confirmatory factor analysis (CFA) was performed based on the initial model proposed for the scale and Rasch analysis. A polychoric correlation matrix, factor extraction by unweighted least squares and PROMIN oblique rotation were used. For the Rasch analysis, the Joint Maximun Likelihood estimation (JMLE) method was used; the fit of the items and persons were estimated by means of outfit - Unweighted Mean Square fit statistic (UMS) and infit -Weighted Mean Square Fit Statistic (WMS), as well as the reliability and separation of items and persons. Results: A total of 1200 nurses and midwives made up the final validation sample (n = 1200), with a mean professional experience of 21.22 ± 9.26 years. The CFA presented a good fit to the data (KMO = 0.935 [95% CI:0.921-0.945]), changing the factorial assignment in 6 items, while 5 items received factorial scores in more than one factor. The fit values for the 4-factor solution were RMSEA = 0.026 [95% CI:0.026-0.027] and GFI = 0.991 [95% CI = 0.986-0.991]. In the Rasch analysis most items presented infit-WMS and outfit-UMS values with a good fit. Conclusions: The Spanish version of the BARRIERS scale has adequate construct validity although there are changes in the assignment of items to the dimensions compared to the original model. The Rasch analysis indicates adequate fit for both persons and items.

[es] Objetivo: Establecer la validez de constructo de la versión española de la escala The BARRIERS to Research Utilization Scale (BARRIERS). Método: Estudio metodológico de validación de un instrumento de medida a partir de los datos de estudios previamente publicados. La población a analizar estuvo conformada por enfermeras del Servicio Vasco de Salud y del Servicio Canario de la Salud. Se extrajeron y unificaron las variables: años de experiencia profesional, tenencia de la titulación de enfermera especialista, posesión del doctorado, tipo de actividad que desempeñaba el profesional y ámbito de trabajo. Para la validación de constructo se realizó un análisis factorial confirmatorio (AFC) con base en el modelo inicial propuesto para la escala y el análisis Rasch. Se usó una matriz de correlaciones de tipo policórico, la extracción de factores por mínimos cuadrados no ponderados y rotación oblicua PROMIN. Para el análisis Rasch se empleó el método de Joint Maximun Likelihood estimation (JMLE); el ajuste de los ítems y las personas se estimaron mediante outfit - Unweighted Mean Square fit statistic (UMS) e infit -Weighted Mean Square Fit Statistic (WMS), así como la fiabilidad y la separación de ítems y personas. Resultados: Un total de 1.200 enfermeras y matronas conformaron la muestra final de validación (n = 1.200), con una media de experiencia profesional de 21,22 ± 9,26 años. El AFC presentó una buena adecuación de los datos (índice de Kaiser Meyer Olkin [KMO] = 0,935 [intervalo de confianza {IC} 95%: 0,921-0,945]), modificando la asignación factorial en seis ítems, mientras que cinco recibieron cargas factoriales en más de un factor. Los valores de ajuste para la solución de cuatro factores fueron Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0,026 (IC 95%: 0,026-0,027) y Goodness of Fit Index (GFI) = 0,991 (IC 95%: 0,986-0,991). En el análisis Rasch la mayoría de los ítems presentaron valores infit-WMS y outfit-UMS con un buen ajuste. Conclusiones: La versión española de la escala BARRIERS posee una adecuada validez de constructo, aunque existen cambios en la asignación de ítems a las dimensiones en comparación al modelo original. El análisis Rasch indica un ajuste adecuado tanto para las personas como para los ítems.