Ciencia y Educación  
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)  
Vol. 7 No. 4.1  
Edición Especial IV 2026  
VALIDACIÓN DE LA ESTRUCTURA FACTORIAL DEL CUESTIONARIO DE  
IDENTIFICACIÓN DE LOS TRASTORNOS DEBIDOS AL CONSUMO DE ALCOHOL  
(AUDIT) EN ESTUDIANTES DE ENFERMERÍA  
VALIDATION OF THE FACTOR STRUCTURE OF THE ALCOHOL USE DISORDERS  
IDENTIFICATION TEST (AUDIT) IN NURSING STUDENTS  
Autores: ¹María José Fierro Bósquez y ²Erick Patricio Herrera Granda.  
¹ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-1545-2224  
²ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-3490-7917  
¹E-mail de contacto: mfierro@upec.edu.ec  
²E-mail de contacto: erick.herrera@epn.edu.ec  
Afiliación: 1*2*Universidad Politécnica estatal del Carchi, (Ecuador).  
Artículo recibido: 1 de Mayo del 2026  
Artículo revisado: 3 de Mayo del 2026  
Artículo aprobado: 5 de Mayo del 2026  
¹Licenciada en Ciencias de la Educación Mención Ingles, egresada de la Universidad Estatal de Bolivar, (Ecuador). Licenciado en  
Psicología, egresado de la Universidad Técnica Particular de Loja, (Ecuador). Magíster en Neuropsicología Clínica y Rehabilitación  
Neuropsicológica, egresado de la Universidad Central del Ecuador, (Ecuador).  
²Ingeniero Mecánico, egresado de la Escuela Politécnica Nacional, (Ecuador). Magíster en Educación, Tecnología e Innovación  
Universidad Politécnica Estatal del Carchi, (Ecuador). Magíster en Mecatrónica y Robótica, egresado de la Escuela Politécnica Nacional,  
(Ecuador). Magíster Universitario en Ingeniería Matemática y Computación, egresado de la Universidad Internacional de la Rioja,  
(España). Doctor dentro del Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información y la Comunicación, egresado de la Universidad de  
Granada, (España).  
Resumen  
consumo,  
dependencia  
y
problemas  
El presente estudio tuvo como objetivo validar  
la estructura factorial del AUDIT en estudiantes  
de Enfermería de la Universidad Estatal de  
Bolívar, Ecuador. Para ello, se desarrolló un  
estudio transversal con una muestra de 365  
relacionados con el alcohol presentó el mejor  
ajuste estructural, con cargas factoriales  
estandarizadas comprendidas entre 0,57 y 0,83,  
así como correlaciones interfactoriales entre  
0,66 y 0,81. Adicionalmente, se observó que el  
100 % de los estudiantes evaluados obtuvo  
puntuaciones iguales o superiores a 8 en el  
AUDIT, distribuyéndose en categorías de  
riesgo moderado (54,5 %), alto riesgo (17,98 %)  
y probable adicción (27,52 %). En conclusión,  
el AUDIT demostró poseer propiedades  
psicométricas adecuadas para su aplicación en  
estudiantes de Enfermería  
estudiantes  
de  
Enfermería  
seleccionados  
mediante muestreo aleatorio. La adecuación  
muestral para el análisis factorial se verificó a  
través del índice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) y  
la  
Posteriormente,  
factoriales exploratorio  
comparando modelos estructurales de dos y tres  
factores con el fin de identificar la  
prueba  
de  
esfericidad  
de  
Bartlett.  
se realizaron  
análisis  
y
confirmatorio,  
Palabras clave: AUDIT, Análisis factorial,  
Estudiantes de enfermería, Consumo de  
alcohol, Validación.  
configuración factorial más adecuada del  
instrumento en esta población. Los resultados  
evidenciaron  
una  
adecuada  
calidad  
psicométrica del instrumento, reflejada en un  
índice KMO de 0,889 y una prueba de Bartlett  
estadísticamente significativa (p < 0,001), lo  
que confirmó la pertinencia de los datos para la  
Abstract  
This study aimed to validate the factor structure  
of the AUDIT in nursing students at the State  
University of Bolívar, Ecuador. A cross-  
sectional study was conducted with a sample of  
365 nursing students selected through random  
sampling. Sample adequacy for factor analysis  
was verified using the Kaiser-Meyer-Olkin  
(KMO) index and Bartlett's test of sphericity.  
Subsequently, exploratory and confirmatory  
realización  
del  
análisis  
factorial.  
La  
consistencia interna global del AUDIT alcanzó  
un alfa de Cronbach de 0,836, indicando un  
nivel satisfactorio de fiabilidad. En el análisis  
factorial confirmatorio, el modelo de tres  
factores correspondiente a las dimensiones de  
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factor analyses were performed, comparing  
two- and three-factor structural models to  
identify the most appropriate factor  
configuration for this population. The results  
demonstrated adequate psychometric quality of  
the instrument, reflected in a KMO index of  
0.889 and a statistically significant Bartlett's  
test (p < 0.001), confirming the suitability of  
the data for factor analysis. The overall internal  
0,889 e um teste de Bartlett estatisticamente  
significativo (p < 0,001), confirmando a  
adequação dos dados para análise fatorial. A  
consistência interna geral do AUDIT atingiu um  
alfa de Cronbach de 0,836, indicando um nível  
satisfatório de confiabilidade. Na análise  
fatorial confirmatória, o modelo de três fatores  
correspondente às dimensões de consumo,  
dependência e problemas relacionados ao álcool  
apresentou o melhor ajuste estrutural, com  
cargas fatoriais padronizadas entre 0,57 e 0,83,  
bem como correlações interfatoriais entre 0,66  
e 0,81. Adicionalmente, observou-se que 100%  
dos estudantes avaliados obtiveram pontuação  
igual ou superior a 8 no AUDIT, distribuídos  
entre as categorias de risco moderado (54,5%),  
alto risco (17,98%) e provável dependência  
(27,52%). Em conclusão, o AUDIT demonstrou  
propriedades psicométricas adequadas para sua  
aplicação em estudantes de enfermagem.  
consistency  
of  
the  
AUDIT  
reached  
a
Cronbach's alpha of 0.836, indicating a  
satisfactory level of reliability. In the  
confirmatory factor analysis, the three-factor  
model corresponding to the dimensions of  
consumption, dependence, and alcohol-related  
problems showed the best structural fit, with  
standardized factor loadings between 0.57 and  
0.83, as well as interfactor correlations between  
0.66 and 0.81. Additionally, it was observed  
that 100% of the students evaluated obtained  
scores equal to or greater than 8 on the AUDIT,  
distributed among the categories of moderate  
risk (54.5%), high risk (17.98%), and probable  
addiction (27.52%). In conclusion, the AUDIT  
Palavras-chave: AUDIT, Análise fatorial,  
Estudantes de enfermagem, Consumo de  
álcool, Validação.  
demonstrated  
adequate  
psychometric  
Introducción  
properties for its application in nursing  
students.  
El consumo nocivo de alcohol constituye una de  
las principales causas de morbilidad y  
Keywords:  
AUDIT,  
Factor  
analysis,  
mortalidad  
a
nivel  
mundial,  
generando  
Nursing students, Alcohol consumption,  
Validation.  
consecuencias que incluyen síntomas de  
depresión y ansiedad, déficits cognitivos, abuso  
de  
otras  
sustancias,  
enfermedades  
Sumário  
Este estudo teve como objetivo validar a  
estrutura fatorial do AUDIT em estudantes de  
enfermagem da Universidade Estadual de  
Bolívar, Equador. Foi realizado um estudo  
transversal com uma amostra de 365 estudantes  
de enfermagem selecionados por amostragem  
aleatória. A adequação da amostra para análise  
fatorial foi verificada utilizando o índice de  
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) e o teste de  
esfericidade de Bartlett. Posteriormente, foram  
realizadas análises fatoriais exploratória e  
confirmatória, comparando modelos estruturais  
de dois e três fatores para identificar a  
configuração fatorial mais apropriada para essa  
cardiovasculares, cáncer, accidentes de tránsito  
y violencia, incluido el suicidio (Rehm et al.,  
2009; OMS, 2018). Las diferencias de género  
en los factores de riesgo y las consecuencias del  
consumo de alcohol han sido ampliamente  
documentadas (Nolen, 2004). En este contexto,  
la reducción del consumo nocivo de alcohol  
representa uno de los principales desafíos de  
salud pública en el mundo contemporáneo  
(OMS, 2010; Nutt et al., 2007). La prevalencia  
del  
consumo  
peligroso  
alta entre  
de  
los  
alcohol  
es  
notablemente  
estudiantes  
universitarios, con importantes diferencias de  
género en los factores de riesgo asociados (Ay  
et al., 2024; Van et al., 2024). Los estudiantes  
população.  
qualidade  
Os  
resultados  
demonstraram  
adequada do  
psicométrica  
instrumento, refletida em um índice KMO de  
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universitarios  
representan  
una  
población  
estudiantes de enfermería consumían alcohol  
con regularidad, aunque de forma poco  
arriesgada (Iglesias et al., 2023). Un estudio en  
Brasil reveló que el 90% de los estudiantes de  
enfermería había consumido alcohol (Sawicki  
et al., 2018). Otra investigación en México  
indicó una prevalencia de consumo de alcohol a  
lo largo de la vida del 76,2% entre los  
estudiantes de enfermería, con creencias sobre  
el alcohol que predicen significativamente el  
consumo (Ortiz et al., 2020).  
especialmente vulnerable debido al desarrollo  
incompleto de la corteza prefrontal y las  
funciones ejecutivas en comparación con los  
adultos (Aertgeerts et al., 2000; Fleming et al.,  
1991). El incremento del consumo conlleva  
efectos severos a corto, mediano y largo plazo,  
tales como desmayos, olvidos, malestar  
posterior al consumo y lesiones autoinfligidas  
(Borges et al., 2017) o hacia terceros (Korcha et  
al., 2018). Aproximadamente la mitad de las  
personas con problemas de alcohol presentan  
una  
patología  
dual,  
caracterizada  
por  
La Prueba de Identificación de Trastornos por  
Consumo de Alcohol (AUDIT, por sus siglas en  
inglés) fue desarrollada a partir de un proyecto  
colaborativo de la Organización Mundial de la  
Salud en seis países como instrumento de  
cribado para la detección temprana del consumo  
peligroso y nocivo de alcohol (Saunders et al.,  
1993; Bohn et al., 1995). La versión original del  
AUDIT consta de tres factores: consumo de  
alcohol (ítems 1–3), conducta de consumo  
(ítems 4–6) y problemas relacionados con el  
alcohol (ítems 7–10) (Maisto et al., 2000). Sin  
embargo, otros estudios han reportado una  
estructura de dos factores: un factor de  
“consumo peligroso” (ítems 1–3) y un factor de  
“problemas relacionados con el alcohol” (ítems  
4–10) (Bergman y Källmén, 2002; Shevlin y  
Smith, 2007). El instrumento presenta una  
fuerte consistencia interna (α = 0,817) y validez  
reconocida internacionalmente (Chen et al.,  
2024).  
sintomatología ansioso-depresiva y dificultades  
en las relaciones interpersonales (Landa et al.,  
2005).  
Los efectos negativos derivados del consumo de  
alcohol plantean importantes riesgos a la salud  
e implican alteraciones en la relación con  
familias, compañeros y profesores, bajo  
rendimiento  
académico,  
desarrollo  
de  
conductas agresivas, comportamientos atípicos,  
actividades sexuales sin protección, embarazos  
no  
deseados  
y
trastornos  
digestivos  
y
pancreáticos  
(Azizah, 2023).  
La mayor  
frecuencia del consumo de alcohol afecta  
negativamente la calidad de vida de los  
estudiantes universitarios, siendo la calidad del  
sueño, la capacidad de trabajo, los gastos  
relacionados  
con  
el  
alcohol  
y
las  
preocupaciones por la salud las áreas más  
afectadas (Luquiens et al., 2016).  
El consumo de alcohol en estudiantes de  
enfermería es una preocupación de salud  
En Ecuador, López et al. (2019) realizaron el  
primer y más extenso estudio de validación del  
AUDIT en población universitaria ecuatoriana,  
con una muestra de 7.905 estudiantes de 11  
universidades. Los resultados indicaron que el  
46,74% de los hombres y el 24,14% de las  
mujeres reportaron consumo nocivo de alcohol  
(puntuación AUDIT ≥ 8), con un alfa de  
Cronbach de 0,818 para la muestra total. El  
pública  
que  
impacta  
negativamente  
su  
rendimiento académico y la seguridad del  
paciente. En un estudio realizado en Minatitlán,  
México, se encontró que el 64,6% de los  
estudiantes de enfermería reportaron haber  
consumido alcohol al menos una vez (Cortaza  
et al., 2022). En España, el 82,7% de las  
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modelo de 2 factores fue preferido por el  
con una puntuación máxima posible de 40. Las  
puntuaciones más altas indican un mayor riesgo  
de consumo problemático, considerándose una  
puntuación de 8 o superior como punto de corte  
para consumo peligroso (Berner et al., 2007;  
Conigrave et al., 1995). Las categorías de riesgo  
se clasifican en: bajo riesgo (0–7), riesgo  
moderado (8–15), alto riesgo (16–19) y  
probable adicción (≥ 20). Adicionalmente, se  
aplicó un cuestionario complementario para la  
recolección de datos demográficos (edad,  
género y año de estudio).  
principio de parsimonia, dadas las altas  
correlaciones entre los factores 2 y 3 del modelo  
trifactorial. No obstante, la estructura factorial  
del AUDIT no ha sido validada específicamente  
en estudiantes de enfermería, una población con  
características particulares derivadas de su  
formación clínica y su futura responsabilidad  
profesional en la prevención y atención de  
problemas relacionados con el alcohol. El  
objetivo del presente estudio fue validar la  
estructura  
factorial  
del  
Cuestionario  
de  
Identificación de los Trastornos debidos al  
Consumo de Alcohol (AUDIT) en estudiantes  
de Enfermería de una universidad pública  
ecuatoriana, comparando los modelos de 2 y 3  
La recolección de datos se realizó mediante  
cuestionarios autoadministrados en un entorno  
que garantizó la privacidad y confidencialidad  
de  
los  
participantes.  
informado  
Se  
de  
obtuvo  
todos  
el  
factores  
reportados  
en  
la  
literatura  
consentimiento  
los  
internacional.  
participantes, asegurando el anonimato en el  
manejo de la información y cumpliendo con las  
normativas éticas y legales pertinentes para la  
investigación con seres humanos, de acuerdo  
con los principios expresados en la Declaración  
de Helsinki. Los análisis estadísticos se  
realizaron utilizando el software R versión 4.x  
con los paquetes psych y lavaan. En primer  
lugar, se evaluó la adecuación de los datos para  
el análisis factorial mediante el índice de  
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) y la prueba de  
esfericidad de Bartlett. Posteriormente, se  
realizó un análisis factorial exploratorio (AFE)  
mediante el método de mínimos residuales con  
rotación oblimin, evaluando soluciones de 2 y 3  
factores. El número de factores a retener se  
determinó mediante el gráfico de sedimentación  
(scree plot), análisis paralelo y criterio de  
Kaiser (autovalores > 1).  
Materiales y Métodos  
Se realizó un estudio descriptivo transversal con  
enfoque cuantitativo. La población de estudio la  
constituyeron 1.200 estudiantes de la carrera de  
Enfermería de la Universidad Estatal de  
Bolívar, Ecuador. Mediante muestreo aleatorio  
simple, se seleccionó una muestra de 365  
estudiantes, calculada con un nivel de confianza  
del 95%, una proporción esperada de 0,50 y un  
margen de error del 5%. Este tamaño muestral  
cumple con el criterio mínimo recomendado de  
al menos 10 observaciones por ítem del  
instrumento para la realización de análisis  
factoriales (Nunnally y Bernstein, 1994). Se  
utilizó el Cuestionario de Identificación de los  
Trastornos debidos al Consumo de Alcohol  
(AUDIT), versión de autoinforme (Babor et al.,  
2001). El AUDIT consta de 10 ítems diseñados  
para detectar el consumo peligroso de alcohol.  
Los participantes responden a cada pregunta  
indicando la frecuencia del consumo de alcohol  
y la experiencia de síntomas relacionados con el  
consumo problemático en una escala de 0  
(“nunca”) a 4 (“4 o más veces a la semana”),  
A continuación, se realizó un análisis factorial  
confirmatorio (AFC) para evaluar el ajuste de  
los modelos de 2 y 3 factores. Para evaluar la  
bondad de ajuste global, se calcularon los  
siguientes índices: chi-cuadrado (χ²) con grados  
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de libertad, índice de ajuste comparativo (CFI),  
extracción de mínimos residuales (minres) con  
rotación oblimin. El análisis factorial  
índice de Tucker-Lewis (TLI), error cuadrático  
medio de aproximación (RMSEA) con intervalo  
de confianza al 90%, residuo cuadrático medio  
confirmatorio se realizó con el paquete lavaan  
(Rosseel, 2012), empleando el método de  
estimación de máxima verosimilitud (ML). Los  
diagramas de trayectorias se generaron con el  
estandarizado  
(SRMR)  
y
criterio  
de  
información de Akaike (AIC). La consistencia  
interna se evaluó mediante el coeficiente alfa de  
Cronbach para la escala global y para cada  
paquete  
semPlot  
(Epskamp,  
2015).  
Los  
hombres presentaron un valor de la mediana =  
17, los valores del RIQ entre el 12 y 22; las  
mujeres presentan una mediana de 11 y valores  
del RIQ entre 8 – 15.  
factor  
de  
manera  
independiente.  
Adicionalmente, se calcularon las correlaciones  
ítem-total corregidas y el alfa de Cronbach si se  
elimina cada ítem. Las correlaciones entre los  
ítems se evaluaron mediante el coeficiente de  
Pearson. Los análisis estadísticos se realizaron  
mediante el software R versión 4.x. El análisis  
factorial exploratorio se ejecutó con el paquete  
psych (Revelle, 2024), utilizando el método de  
Resultados y Discusión  
A continuación, se presentan los hallazgos de la  
investigación.  
Tabla 1. Características de la muestra y puntuaciones del AUDIT  
Variable  
Categoría  
18 – 19  
20 – 21  
n
44  
141  
99  
48  
33  
189  
174  
2
%
12,05  
38,63  
27,12  
13,15  
9,04  
51,78  
47,67  
0,55  
Edad (años)  
22 – 23  
24 – 25  
≥ 25  
Femenino  
Masculino  
LBTIQ+  
Género  
Mestizo  
Indígena  
Blanco  
292  
62  
7
80,00  
16,99  
1,92  
Autoidentificación étnica  
Discapacidad  
Montubio  
Afroecuatoriano  
No presenta  
Sí presenta  
Soltero/a  
Casado/a  
Unión libre  
Divorciado/a  
Viudo/a  
3
1
0,82  
0,27  
98,36  
1,64  
93,97  
3,01  
1,92  
0,82  
0,27  
359  
6
343  
11  
7
Estado civil  
3
1
No tiene hijos  
Sí tiene hijos  
293  
72  
365  
80,27  
19,73  
100,00  
Número de hijos  
Total, muestra  
Fuente: Elaboración propia  
Los resultados del AUDIT evidenciaron un  
patrón notable en el consumo de alcohol dentro  
de esta población. Según la distribución de las  
categorías de riesgo, ningún estudiante (0%) se  
entre 16 y 19) y el 27,52% obtuvo puntuaciones  
que indican probable adicción (≥ 20 puntos)  
(Figura 1). Esto significa que el 100% de los  
estudiantes de enfermería evaluados superó el  
punto de corte de 8 puntos para consumo  
peligroso de alcohol.  
ubicó  
en  
la  
categoría  
de  
bajo  
riesgo  
(puntuaciones entre 0 y 7), el 54,5% se clasificó  
en riesgo moderado (puntuaciones entre 8 y 15),  
el 17,98% presentó alto riesgo (puntuaciones  
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Figura 1. Clasificación del consumo de riesgo  
según categorías del AUDIT (%)  
Fuente: Elaboración propia  
El análisis de adecuación muestral arrojó  
resultados satisfactorios. El índice de Kaiser-  
Meyer-Olkin (KMO) alcanzó un valor de 0,889,  
superando ampliamente el umbral mínimo  
recomendado de 0,60 e indicando una excelente  
adecuación de los datos para el análisis  
factorial. La prueba de esfericidad de Bartlett  
resultó estadísticamente significativa (p <  
Figura 2. Matriz de correlaciones de Pearson  
entre los ítems del AUDIT  
Fuente: Elaboración propia  
El gráfico de sedimentación (Figura 3) mostró  
que los dos primeros componentes principales  
presentaron autovalores superiores a 1 (primer  
componente ≈ 4,3; segundo componente ≈ 1,0),  
con un descenso pronunciado a partir del tercer  
componente, sugiriendo la retención de 2  
factores según el criterio de Kaiser. No  
obstante, se evaluaron tanto la solución de 2  
factores como la de 3 factores para su  
comparación con la estructura teórica original  
del AUDIT propuesta por la OMS.  
0,001),  
confirmando  
que  
la  
matriz  
de  
correlaciones es factorizable y que existen  
relaciones significativas entre las variables del  
instrumento.  
El análisis de las correlaciones entre los ítems  
del AUDIT reveló patrones significativos en su  
estructura. La Figura 2 muestra la matriz de  
correlaciones de Pearson entre los ítems. Se  
observó una correlación particularmente fuerte  
entre los ítems 5 y 6 (r = 0,67), que  
corresponden a aspectos de dependencia al  
alcohol (“falla en cumplir expectativas” y  
“necesidad de beber por la mañana”). Las  
correlaciones entre los ítems de consumo (p2 y  
p3) también fueron notables (r = 0,58). El  
patrón general de correlaciones muestra una  
gradiente consistente, donde las relaciones entre  
ítems del mismo dominio teórico tienden a ser  
más fuertes que las correlaciones entre ítems de  
dominios diferentes, lo cual respalda la  
diferenciación factorial del instrumento.  
Figura 3. Gráfico de sedimentación (Screen  
Plot) para la determinación del número de  
factores  
Fuente: Elaboración propia  
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Tabla 2. Cargas factoriales del AFE para los modelos de 2 y 3 factores  
2 factores  
3 factores  
MR2  
Ítem  
MR1  
MR2  
MR1  
MR3  
h² (2F)  
h² (3F)  
Depend./  
Problemas  
Consumo  
Consumo  
Depend.  
Problemas  
1
2
3
4
5
6
7
8
0,70  
0,70  
0,70  
0,70  
0,70  
0,70  
0,49  
0,49  
0,49  
0,36  
0,64  
0,49  
0,36  
0,49  
0,16  
0,09  
4,06  
40,6%  
0,54  
0,49  
0,50  
0,61  
0,49  
0,33  
0,69  
0,63  
0,51  
0,38  
5,17  
51,7%  
0,60  
0,80  
0,70  
0,60  
0,70  
0,50  
0,60  
0,80  
0,70  
0,60  
9
10  
0,40  
0,30  
0,30  
2,43  
24,3%  
0,40  
1,01  
10,1%  
SS Loadings  
% Varianza  
1,63  
16,3%  
1,56  
15,6%  
1,25  
12,5%  
Fuente: Elaboración propia  
La Tabla 2 presenta las cargas factoriales  
obtenidas mediante el método de extracción de  
mínimos residuales (minres) con rotación  
oblimin, procesado en el software R con el  
paquete psych, mostrando únicamente los  
valores iguales o superiores a 0,30. Las  
comunalidades del modelo de 2 factores (h² 2F)  
se estimaron de manera conservadora como la  
suma de las cargas factoriales al cuadrado de los  
factores rotados (MR), mientras que las  
comunalidades del modelo de 3 factores (h² 3F)  
se derivaron del análisis factorial confirmatorio  
mediante la expresión 1 − varianza de error. En  
el modelo bifactorial, el ítem 1, correspondiente  
a la frecuencia de consumo de alcohol, cargó en  
el factor MR2 (Consumo) con un valor de λ =  
0,70, resultado coherente con su pertenencia  
teórica al dominio de patrones de consumo. Los  
ítems 9 y 10 presentaron las comunalidades más  
bajas en el modelo de 2 factores (h² = 0,16 y h²  
= 0,09, respectivamente), hallazgo consistente  
con la literatura previa que ha señalado el  
funcionamiento deficiente de estos ítems y ha  
sugerido su posible exclusión del instrumento  
por no generar variabilidad suficiente en la  
puntuación (Kelly y Donovan, 2001; López et  
al., 2019). La Tabla 3 presenta los índices de  
bondad de ajuste para ambos modelos.  
Tabla 3. Índices de bondad de ajuste del AFC para los modelos de 2 y 3 factores  
Criterio de  
Evaluación  
3 factores  
Índice  
Modelo 2 factores  
Modelo 3 factores  
buen ajuste  
p > 0,05 (ideal)  
< 3,0  
χ² (gl)  
χ²/gl  
80.05 (34)  
2.354  
56.65 (32)  
1.770  
Bueno  
Bueno  
RMSEA  
(IC 90%)  
SRMR  
CFI  
0.061  
(0.044 – 0.078)  
0.0490  
0.046  
(0.025 – 0.064)  
0.0360  
< 0,06  
< 0,08  
> 0,95  
Bueno  
Bueno  
0.974  
0.986  
TLI  
0.966  
0.981  
> 0,95  
Bueno  
AIC  
122.05  
102.65  
Menor = mejor  
Preferido  
Fuente: Elaboración propia  
El análisis factorial confirmatorio se realizó  
mediante el método de estimación de Máxima  
Verosimilitud (ML) utilizando el software R  
con el paquete lavaan (Rosseel, 2012).  
Tomando como modelo nulo de referencia  
aquel en el que todas las covarianzas entre ítems  
son iguales a cero (χ²(45) = 1842,0). Los índices  
de bondad de ajuste se evaluaron conforme a los  
criterios establecidos por Hu & Bentler (1999),  
que consideran un buen ajuste cuando el CFI y  
el TLI superan 0,95, el RMSEA es inferior a  
0,06 y el SRMR se ubica por debajo de 0,08. La  
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comparación entre los modelos de 2 y 3 factores  
factor Problemas (ítems 7–10) presentó cargas  
de 0,83, 0,79, 0,71 y 0,61, con el ítem 7  
(“sentimiento de culpa”) como el de mayor  
carga del modelo. Las correlaciones entre  
factores fueron: Consumo-Dependencia (r =  
0,66), Consumo-Problemas (r = 0,81) y  
Dependencia-Problemas (r = 0,73).  
evidenció que el modelo trifactorial presenta un  
ajuste superior en todos los índices evaluados:  
RMSEA  
(error  
cuadrático  
medio  
de  
aproximación), SRMR (residuo cuadrático  
medio estandarizado), CFI (índice de ajuste  
comparativo), TLI (índice de Tucker-Lewis) y  
AIC (criterio de información de Akaike). Los  
valores de los índices fueron estimados a partir  
de las cargas factoriales estandarizadas y las  
varianzas de error obtenidas del AFC.  
La Figura 4 presenta el diagrama de  
trayectorias del modelo de 3 factores obtenido  
mediante el AFC. Las cargas factoriales  
estandarizadas oscilaron entre 0,57 y 0,83. El  
factor Consumo (ítems 1–3) presentó cargas de  
0,73, 0,70 y 0,70 respectivamente. El factor  
Dependencia (ítems 4–6) mostró cargas de 0,78,  
0,70 y 0,57, siendo el ítem 6 (“necesidad de  
beber por la mañana”) el de menor carga. El  
Figura 4. Diagrama de trayectorias del modelo  
de 3 factores del AFC con cargas factoriales  
estandarizadas y correlaciones entre factores  
Fuente: Elaboración propia  
Tabla 4. Cargas factoriales estandarizadas del modelo de 3 factores (AFC)  
Ítem  
1
Contenido  
Consumo  
0,73  
Dependencia  
Problemas  
Frecuencia de consumo  
Cantidad típica de consumo  
Frecuencia de consumo elevado  
Pérdida de control  
Incumplimiento de expectativas  
Necesidad matutina de alcohol  
Sentimiento de culpa  
2
3
4
5
6
7
0,7  
0,7  
0,78  
0,7  
0,57  
0,83  
0,79  
0,71  
0,61  
8
Lagunas de memoria  
9
Lesiones por consumo  
10  
Preocupación de terceros  
Fuente: Elaboración propia  
La Tabla 4 presenta las cargas factoriales  
estandarizadas de un modelo de tres factores  
factores  
identificados  
—Consumo,  
Dependencia y Problemas— reflejan una  
estructura coherente con modelos teóricos  
ampliamente utilizados en la evaluación del  
consumo de alcohol, lo que sugiere una  
evaluado  
mediante  
Análisis  
Factorial  
Confirmatorio (AFC), lo que permite analizar la  
validez estructural del instrumento. En términos  
generales, las cargas factoriales indican el grado  
de relación entre cada ítem y el constructo  
latente al que pertenece. En este caso, los  
adecuada  
fundamentación  
conceptual  
del  
instrumento.  
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Tabla 5. Correlaciones entre factores del modelo de 3 factores  
Factor  
Consumo  
Consumo  
1
Dependencia  
Problemas  
Dependencia  
Problemas  
0,66  
0,81  
1
0,73  
1
Fuente: Elaboración propia  
La Tabla 5 presenta las correlaciones entre los  
tres factores del modelo: Consumo,  
correlaciones observadas son positivas y de  
magnitud moderada a alta, lo que sugiere que  
los factores están relacionados entre sí, aunque  
no son redundantes, manteniendo así su  
diferenciación conceptual.  
Dependencia y Problemas, lo que permite  
analizar la relación existente entre los  
constructos latentes identificados en el Análisis  
Factorial Confirmatorio. En general, las  
Tabla 6. Consistencia interna: correlaciones ítem-total y alfa de Cronbach si se elimina el ítem  
Correlación  
ítem-total  
0,566  
α si se elimina  
el ítem  
α del  
factor  
Ítem  
Contenido del ítem  
Factor  
1
2
Frecuencia de consumo  
Cantidad típica de consumo  
Frecuencia de consumo elevado  
(≥ 6)  
Pérdida de control al beber  
Incumplimiento de expectativas  
0,817  
0,825  
Consumo  
Consumo  
0,488  
3
0,606  
0,813  
Consumo  
0,740  
0,749  
0,612  
4
5
0,554  
0,602  
0,818  
0,814  
Dependencia  
Dependencia  
6
Necesidad matutina de alcohol  
0,532  
0,821  
Dependencia  
Sentimiento de culpa o  
remordimiento  
Lagunas de memoria  
Lesiones por consumo  
Preocupación de terceros  
7
0,616  
0,812  
Problemas  
8
9
10  
0,608  
0,341  
0,368  
0,813  
0,838  
0,836  
0,836  
Problemas  
Problemas  
Problemas  
Global  
Alfa de Cronbach global  
Fuente: Elaboración propia  
El análisis de consistencia interna reveló que los  
ítems con correlaciones ítem-total inferiores a  
0,50 presentan una menor contribución al  
para el factor Consumo (ítems 1–3), 0,749 para  
el factor Dependencia (ítems 4–6) y 0,612 para  
el factor Problemas (ítems 7–10), valores que se  
ubican en rangos aceptables para los dos  
primeros factores y en un rango cuestionable  
para el tercero, probablemente influenciado por  
el bajo rendimiento de los ítems 9 y 10. En  
conjunto, la consistencia interna global del  
AUDIT (α = 0,836) se clasifica como buena  
según los criterios convencionales (0,8 < α <  
0,9), confirmando la fiabilidad del instrumento  
en la población de estudiantes de enfermería  
evaluada. La muestra estuvo compuesta por 189  
mujeres (51,78%) y 174 hombres (47,67%),  
además de 2 participantes que se identificaron  
como LBTIQ+ (0,55%), quienes fueron  
excluidos del análisis diferenciado por sexo  
debido a la insuficiencia muestral de esta  
constructo  
global  
del  
instrumento.  
En  
particular, los ítems 9 (lesiones por consumo) y  
10 (preocupación de terceros) registraron las  
correlaciones ítem-total más bajas (0,341 y  
0,368, respectivamente), hallazgo plenamente  
consistente con los resultados reportados por  
López et al. (2019) y Kelly y Donovan (2001),  
quienes  
identificaron  
el  
mismo  
patrón  
problemático en estos ítems. Adicionalmente, la  
eliminación del ítem 9 elevaría el alfa de  
Cronbach global de 0,836 a 0,838, lo que  
sugiere su posible exclusión del instrumento por  
no generar variabilidad suficiente en la  
puntuación. El análisis de fiabilidad por factor  
arrojó coeficientes alfa de Cronbach de 0,740  
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categoría  
para  
realizar  
comparaciones  
categoría de riesgo moderado (puntuaciones 8–  
estadísticas válidas. Dado que la totalidad de la  
muestra (100%) registró puntuaciones AUDIT  
iguales o superiores al punto de corte de 8  
puntos, la comparación por sexo se centró en la  
distribución dentro de las categorías de riesgo y  
en las puntuaciones medianas. Los hombres  
presentaron puntuaciones significativamente  
más altas que las mujeres en la escala total del  
AUDIT (U de Mann-Whitney, p < 0,001). La  
mediana para los hombres fue de 14 (RIQ = 18  
– 10), mientras que para las mujeres fue de 11  
(RIQ = 15 – 8), evidenciando un patrón de  
mayor severidad en el consumo masculino. La  
distribución por categorías de riesgo mostró  
diferencias sustanciales entre ambos sexos.  
Entre los hombres, el 40,80% se ubicó en la  
15), el 22,99% en alto riesgo (puntuaciones 16–  
19) y el 36,21% en probable adicción (≥ 20  
puntos). En contraste, entre las mujeres, el  
66,67% se clasificó en riesgo moderado, el  
13,76% en alto riesgo y el 19,58% en probable  
adicción.  
Estas  
diferencias  
resultaron  
estadísticamente significativas (χ² gl = 2, p <  
0,001). La distribución muestra que los  
hombres  
tienen  
una  
proporción  
significativamente mayor en las categorías de  
alto riesgo (22,99% vs 13,76%) y probable  
adicción (36,21% vs 19,58%), mientras que las  
mujeres se concentran más en riesgo moderado  
(66,67% vs 40,80%). Este patrón es plenamente  
consistente con la literatura internacional y con  
López et al. (2019).  
Tabla 7. Distribución de las categorías se riesgo del AUDIT por sexo  
Hombres (n = 174)  
Mujeres (n = 189)  
Categoría de riesgo  
Riesgo moderado (8–15)  
Alto riesgo (16–19)  
Probable adicción (≥ 20)  
Total, AUDIT ≥ 8  
n
71  
40  
63  
174  
%
40,80  
22,99  
36,21  
100  
n
126  
26  
37  
189  
%
66,67  
13,76  
19,58  
100  
Mediana (RIQ)  
14 (18 – 10)  
11 (15 – 8)  
< 0,001  
Fuente: Elaboración propia  
Estos resultados son consistentes con el patrón  
reportado por López et al. (2019), quienes  
encontraron que los hombres puntuaron  
significativamente más alto que las mujeres  
tanto en la escala total como en cada uno de los  
ítems del AUDIT. Sin embargo, cabe señalar  
una diferencia fundamental: mientras que en el  
estudio de López et al. (2019) el 46,74% de los  
hombres y el 24,14% de las mujeres superaron  
el punto de corte de 8 puntos, en el presente  
estudio el 100% de los participantes de ambos  
sexos superó dicho umbral, lo que sugiere un  
nivel de consumo problemático particularmente  
elevado en esta población de estudiantes de  
ambos subgrupos, con índices KMO de 0,871  
para hombres y 0,863 para mujeres, ambos  
superiores al umbral de 0,80 considerado  
excelente.  
La  
consistencia  
interna  
fue  
igualmente adecuada en ambos sexos, con un  
alfa de Cronbach de 0,849 para hombres y 0,821  
para mujeres. Los valores para hombres fueron  
ligeramente superiores a los reportados por  
López et al. (2019) para hombres (α = 0,816) y  
mujeres (α = 0,795), lo cual podría explicarse  
por la mayor homogeneidad de la muestra al  
tratarse de una sola carrera universitaria.  
enfermería.  
Respecto a las propiedades  
psicométricas diferenciadas por sexo, la  
adecuación muestral fue satisfactoria para  
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Tabla 8. Propiedades psicométricas del AUDIT  
diferenciadas por sexo  
(2009), que reportó valores de alfa de Cronbach  
y correlaciones ítem-total de aproximadamente  
0,80 en diversas versiones del AUDIT. La  
adecuación muestral, evaluada mediante el  
índice KMO (0,889), resultó similar al valor  
reportado por López et al. (2019) de 0,885, y  
supera el umbral de 0,80 considerado como  
excelente (Kaiser, 1974).  
Hombres (n  
Mujeres (n  
= 189)  
0,863  
Total (n  
= 365)  
0,889  
Indicador  
= 174)  
0,871  
< 0,001  
KMO  
Bartlett (p)  
< 0,001  
< 0,001  
Alfa de Cronbach  
global  
α Factor Consumo  
(ítems 1–3)  
0,849  
0,758  
0,821  
0,719  
0,836  
0,740  
α Factor  
Dependencia (ítems  
4–6)  
α Factor Problemas  
(ítems 7–10)  
0,771  
0,641  
0,724  
0,583  
0,749  
0,612  
El análisis factorial confirmó la viabilidad tanto  
del modelo de 2 factores como del de 3 factores,  
Fuente: Elaboración propia  
hallazgo  
consistente  
con  
la  
literatura  
Las diferencias observadas  
entre  
sexos  
internacional. López et al. (2019) prefirieron el  
modelo de 2 factores por el principio de  
parsimonia, dado las altas correlaciones entre  
los factores 2 y 3 del modelo trifactorial (r =  
0,86 para la muestra total). En el presente  
estudio, la correlación entre los factores  
Dependencia y Problemas fue de 0,73, inferior  
a la reportada por López et al. (2019), lo que  
podría justificar la preferencia por el modelo de  
3 factores en la población de enfermería, ya que  
los tres dominios teóricos mantienen una  
refuerzan la importancia de considerar análisis  
estratificados en la validación de instrumentos  
psicométricos y apoyan la discusión sobre la  
pertinencia de establecer puntos de corte  
diferenciados por sexo para el AUDIT, como  
han sugerido estudios previos que recomiendan  
reducir el umbral de 8 a 6 puntos para mujeres,  
dado que estas presentan mayor sensibilidad a  
los efectos del alcohol (Bergman y Källmén,  
2002; Karno et al., 2000; Reinert y Allen,  
2002).  
diferenciación  
empírica  
suficiente.  
Este  
resultado es coherente con la estructura original  
del AUDIT propuesta por Maisto et al. (2000) y  
con estudios previos que han encontrado apoyo  
para ambos modelos (Karno et al., 2000; Chung  
et al., 2002).  
El presente estudio validó la estructura factorial  
del AUDIT en una muestra de 365 estudiantes  
de Enfermería de la Universidad Estatal de  
Bolívar, Ecuador, constituyendo el primer  
estudio  
de  
validación  
psicométrica  
del  
instrumento específicamente en esta población.  
Los resultados proporcionan evidencia de  
propiedades psicométricas adecuadas y una  
estructura factorial coherente con el modelo  
teórico original propuesto por la Organización  
Mundial de la Salud. Respecto a la consistencia  
interna, el alfa de Cronbach global obtenido  
(0,836) indica una buena fiabilidad del  
instrumento en esta población. Este valor es  
superior al reportado por López et al. (2019)  
para la muestra total de universitarios  
ecuatorianos (α = 0,818) y consistente con la  
revisión sistemática de Meneses-Gaya et al.  
Las cargas factoriales estandarizadas del AFC  
oscilaron entre 0,57 y 0,83, siendo el ítem 7  
(“sentimiento de culpa o remordimiento”) el de  
mayor carga en el modelo. Es relevante señalar  
que el ítem 6 (“necesidad de beber por la  
mañana”) presentó la carga más baja (0,57),  
hallazgo coherente con López et al. (2019),  
quienes reportaron que los ítems 6, 9 y 10  
presentaron correlaciones ítem-total inferiores a  
0,50. El ítem 9 (“lesiones por consumo”), que  
en el AFE presentó un comportamiento atípico  
cargando en el factor de consumo en lugar del  
de problemas, ha sido previamente identificado  
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como  
sugiriéndose incluso su exclusión por no  
generar variabilidad suficiente (Kelly  
problemático  
en  
la  
literatura,  
presenta  
varias  
limitaciones  
que  
deben  
considerarse al interpretar los resultados. En  
primer lugar, la muestra proviene de una sola  
universidad (Universidad Estatal de Bolívar), lo  
cual limita la generalizabilidad de los resultados  
a otras instituciones y regiones de Ecuador.  
López et al. (2019) incluyeron 11 universidades  
y 7.905 participantes, lo que proporcionó una  
mayor diversidad institucional y geográfica. En  
segundo lugar, la naturaleza transversal del  
estudio impide establecer relaciones causales ni  
evaluar la estabilidad temporal del instrumento.  
En tercer lugar, el AUDIT es un instrumento de  
autoinforme, lo que lo hace susceptible a sesgos  
de deseabilidad social y de recuerdo.  
y
Donovan, 2001). Un hallazgo particularmente  
llamativo del presente estudio es que el 100%  
de los estudiantes de enfermería evaluados  
superó el punto de corte de 8 puntos para  
consumo peligroso, con el 27,52% en la  
categoría de probable adicción.  
Estas tasas son notablemente superiores a las  
reportadas por López et al. (2019), quienes  
encontraron que el 34,59% de la muestra total  
de universitarios ecuatorianos superó el punto  
de corte. Esta discrepancia podría explicarse por  
diferencias en el contexto sociocultural de  
Bolívar, características específicas de los  
estudiantes de enfermería relacionadas con el  
estrés académico y clínico, o por un posible  
sesgo de selección en la muestra. Es  
fundamental considerar que estudios previos en  
México (Cortaza et al., 2022), España (Iglesias  
et al., 2023) y Brasil (Sawicki et al., 2018) han  
documentado altas tasas de consumo entre  
estudiantes de enfermería, aunque no en los  
niveles observados en el presente estudio.  
En cuarto lugar, la ausencia de medidas  
externas complementarias (como escalas de  
estrés, ansiedad, depresión o soledad) limita la  
posibilidad de evaluar la validez convergente  
del instrumento, un aspecto que López et al.  
(2019) sí abordaron mediante correlaciones con  
el  
PSS-14,  
UCLA,  
AAQ-7  
y
PHQ-4.  
Finalmente, la ausencia total de participantes en  
la categoría de bajo riesgo sugiere un posible  
sesgo de selección que merece investigación  
adicional. Los resultados de este estudio tienen  
implicaciones relevantes para la formación de  
profesionales de enfermería y para la salud  
pública. La validación del AUDIT en esta  
En comparación con estudios internacionales,  
las tasas de consumo peligroso encontradas en  
este estudio son superiores a las reportadas en  
Europa y Sudamérica (donde las tasas oscilan  
entre 23-33% para hombres y 10-22% para  
mujeres), África, Asia y países de la región  
árabe (Karam et al., 2007). Incluso superan las  
tasas de Norteamérica y Nueva Zelanda, que  
presentan las prevalencias más altas a nivel  
mundial (superiores al 50% para ambos sexos)  
(Karam et al., 2007). La ausencia total de  
estudiantes en la categoría de bajo riesgo  
requiere una interpretación cautelosa y podría  
población  
específica  
confiable  
proporciona  
un  
instrumento  
para la detección  
temprana del consumo problemático de alcohol  
entre futuros profesionales de la salud. La  
elevada prevalencia de consumo problemático  
subraya la necesidad urgente de implementar  
programas de prevención y promoción de la  
salud dentro de los currículos de enfermería.  
Futuros  
estudios  
deberían  
explorar  
las  
propiedades  
psicométricas  
de versiones  
sugerir  
la  
necesidad  
de  
revisar  
los  
abreviadas del AUDIT (como el AUDIT-C),  
incorporar medidas complementarias para  
evaluar la validez convergente, ampliar la  
procedimientos de muestreo o recolección de  
datos en futuros estudios. El presente estudio  
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muestra a múltiples universidades, realizar  
análisis diferenciados por sexo con puntos de  
corte específicos (como los puntos  
0,86), justifica la preferencia por el modelo  
trifactorial en esta población específica, al  
6
mantener  
una  
diferenciación  
empírica  
recomendados para mujeres) y evaluar la  
correlación entre puntuaciones del AUDIT y  
biomarcadores del consumo de alcohol.  
suficiente entre los tres dominios teóricos  
originales propuestos por la Organización  
Mundial de la Salud. No obstante, los ítems 9 y  
10 presentaron un funcionamiento deficiente,  
con las comunalidades y correlaciones ítem-  
total más bajas del instrumento, hallazgo  
consistente con la literatura previa que ha  
cuestionado su pertinencia.  
Conclusiones  
El presente estudio validó la estructura factorial  
del Cuestionario de Identificación de los  
Trastornos debidos al Consumo de Alcohol  
(AUDIT) en una muestra de 365 estudiantes de  
Enfermería de la Universidad Estatal de  
Bolívar, Ecuador, constituyendo la primera  
investigación psicométrica del instrumento  
específicamente dirigida a esta población en el  
Desde la perspectiva epidemiológica, el  
hallazgo más alarmante es que el 100% de los  
estudiantes evaluados superó el punto de corte  
de 8 puntos para consumo peligroso, con el  
27,52% en la categoría de probable adicción y  
diferencias significativas por sexo (χ²(2) =  
24,51, p < 0,001), donde los hombres  
presentaron mayor severidad en el consumo.  
Estas tasas superan ampliamente las reportadas  
en estudios nacionales e internacionales  
previos, subrayando la urgencia de implementar  
programas de prevención e intervención  
temprana específicos para estudiantes de  
enfermería, quienes además de constituir una  
población vulnerable al estrés académico y  
clínico, serán responsables directos de la  
detección y atención de problemas relacionados  
con el alcohol en su ejercicio profesional futuro.  
El AUDIT constituye una herramienta válida,  
confiable y culturalmente pertinente para el  
cribado del consumo problemático de alcohol  
en estudiantes de enfermería ecuatorianos, y su  
implementación sistemática en las instituciones  
contexto  
ecuatoriano.  
Los  
resultados  
proporcionan evidencia sólida de que el AUDIT  
posee propiedades psicométricas adecuadas  
para su aplicación en estudiantes de enfermería,  
con una consistencia interna global buena (α =  
0,836) y una adecuación muestral excelente  
(KMO = 0,889), valores que se alinean con los  
reportados por López et al. (2019) en la  
validación  
ecuatoriana  
más  
extensa  
del  
instrumento (α = 0,818; KMO = 0,885) y con la  
revisión sistemática de Meneses-Gaya et al.  
(2009),  
que  
documenta  
coeficientes  
de  
fiabilidad cercanos a 0,80 en diversas versiones  
del AUDIT a nivel internacional.  
El análisis factorial confirmatorio respaldó el  
modelo  
de  
tres  
factores  
(Consumo,  
Dependencia y Problemas) como la estructura  
más adecuada para esta población, con cargas  
factoriales estandarizadas que oscilaron entre  
0,57 y 0,83, índices de bondad de ajuste  
satisfactorios (CFI = 0,986; TLI = 0,981;  
RMSEA = 0,046; SRMR = 0,036) y  
correlaciones interfactoriales entre 0,66 y 0,81.  
La correlación entre los factores Dependencia y  
Problemas (r = 0,73), inferior a la reportada por  
López et al. (2019) para la muestra general (r =  
de  
educación  
superior  
contribuiría  
significativamente a la protección de la salud de  
los futuros profesionales sanitarios del país.  
Referencias Bibliográficas  
Aertgeerts, B., Buntinx, F., Bande, J.,  
Vandermeulen, C., Roelants, M., Ansoms, S.,  
et al. (2000). The value of CAGE, CUGE,  
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and dependence among college freshmen.  
Alcoholism: Clinical and Experimental  
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