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Brenda Rodríguez Aguilar, Germán Benito Bernáldez Jaimes, Karen Nelly Villasana Hernández
Este estudio desarrolla y valida una escala para medir la violencia gineco-obstétrica (VGO) en el sistema de salud pública del Estado de México. El instrumento, basado en un enfoque ecosistémico, abarca tres dimensiones: violencia obstétrica, ginecológica institucional y social. Se aplicó a 374 mujeres de 15 a 50 años atendidas en hospitales públicos. Los análisis factoriales exploratorio y confirmatorio confirmaron una estructura de tres factores que explicaron el 57.20% de la varianza total. La escala mostró alta confiabilidad (α de Cronbach=.96) y validez concurrente mediante correlaciones con instrumentos previos. Los resultados sugieren que esta escala es una herramienta válida y confiable para evaluar la VGO, facilitando el diseño de políticas públicas y estrategias de intervención. Se recomienda su aplicación en estudios futuros para validar su uso en diversos contextos y evaluar su capacidad predictiva en distintos entornos de atención médica.
This study aims to develop and validate a scale to measure gynecological-obstetric violence (GOV) within the public health system in the State of Mexico. The instrument, based on an ecosystemic approach, includes three key dimensions: obstetric violence, institutional gynecological violence, and social gynecological violence. It was applied to a probabilistic sample of 374 women aged 15 to 50 who received medical care in public health institutions. Exploratory and confirmatory factor analyses confirmed a three-factor structure explaining 57.20% of the total variance. The scale demonstrated high reliability (Cronbach’s alpha=.96) and strong concurrent validity through correlations with previously validated instruments. Findings indicate that this scale is a valid and reliable tool for assessing GOV in public health settings, supporting the development of policies and interventions for its prevention and eradication. Future research should explore its cross-cultural validity and predictive capacity in diverse healthcare environments.
