Resumen de Modelo de envejecimiento activo: causas, indicadores y predictores en adultos mayores en Chile

Francisca Fernández, Gabriela Nazar, Carlos María Alcover de la Hera

• español

  Con el aumento de la población adulta mayor a nivel mun­dial, existe un creciente interés por comprender los facto­res implicados en el envejecimiento activo. No obstante, lo extendido del uso del constructo y de investigaciones en la materia, aún persisten complejidades en su operaciona­lización y factores predictores. En el presente estudio se diseñó un modelo de envejecimiento activo utilizando un modelo MIMIC (Múltiple Causas y Múltiples Indicado­res), una variante de ecuaciones estructurales, en una muestra de 204 adultos mayores chilenos. La funcionali­dad física y cognitiva, junto a variables asociadas a la to­nalidad afectiva, aparecen como causas, mientras que la ausencia de sintomatología depresiva y la condición de ac­tivo en el mercado laboral, aparecen como indicadores de envejecimiento activo. El modelo mostró un ajuste satis­factorio, χ² (80) = 107.8, p = .34, CFI = .942, TLI = .942 y RMSEA = .0416, p = .74, y permitió generar un indicador de envejecimiento activo, a partir del cual se identificaron sus predictores. Las variables sociales mostraron una alta capacidad predictiva (R² = .214), seguidas por las varia­bles de estilo de vida (R² = .154) y características indivi­duales (R² = .137). El modelo propuesto se considera un aporte relevante en la operacionalización de envejeci­miento activo.

• English

  With the increase in the elderly population worldwide there is an increasing interest for understanding the factors involved in the successful or active aging. However, de­spite the use of the construct and studies on the issue, com­plexities persist in its operationalization and its predicting factors. In the present study, a model of active aging using a MIMIC model (Multiple Causes and Multiple Indica­tors) a variant of structural equations was used, in a sample of 204 Chilean elderly. Both physical and cognitive func­tionality, together with variables associated to affective tone appear as causes, whereas the absence of depressive symptoms and the active role in the labor market appear as indicators of active aging. The model showed a good fit, χ²(80) = 107.8, p = .34, CFI = .942, TLI = .942 y RMSEA = .0416, p = .74 and allowed generating an indi­cator of active aging, from which its predictors were iden­tified. Social variables showed high predictive capacity (R² = .214), followed by variables related to lifestyle (R² = .154) and individual variables (R² = .137). The pro­posed model is considered as a significant contribution in the operationalization of the active aging.