Actualidades en Psicología, 36 (133), julho-dezembro, 2022, 73-86

DOI: 10.15517/ap.v36i133.43688

ISSN 2215-3535

Universidad de Costa Rica

www.revistas.ucr.ac.cr/index.php/actualidades

COVID Stress Scales (CSS): evidências psicométricas no

contexto brasileiro

COVID Stress Scales (CSS): Psychometric Evidence in the Brazilian Context

Rislay Carolinne Silva Brito ¹

Paulo Gregório Nascimento da Silva ³

https://orcid.org/0000-0002-2878-309X

https://orcid.org/0000-0002-9115-2530

Sandra Elisa de Assis Freire ²

https://orcid.org/0000-0003-1083-6963

^1,2Departamento de Pós-graduação em Psicologia, Universidade Federal do Delta do Parnaíba, Brasil

³Departamento de Pós-graduação em Psicologia Social, Universidade Federal da Paraíba, Brasil

1

2

3

rislaybrito@gmail.com

sandraelisa.freire@gmail.com

silvapgn@gmail.com

Recebido: 01 de setembro de 2020. Aceitado: 15 de setembro de 2022.

Resumo. Objetivo. Adaptar a COVID Stress Scales (CSS), reunindo evidências psicométricas, e verificar o padrão

de relação com ansiedade frente a COVID-19. Método. Foram realizados dois estudos com participantes de

diferentes estados brasileiros. No primeiro (n = 423) a análise fatorial exploratória sugeriu uma estrutura

pentafatorial. No segundo (n = 300) executou-se uma análise fatorial confirmatória testando modelo

pentafatorial. Resultado. Reuniram-se evidências de validade convergente e discriminante. A correlação de

Pearson (r) que evidenciou relações positivas e estatisticamente significativas entre ansiedade e o estresse

frente a COVID, indicando validade baseada em medida externa. Ademais, constatou-se consistência interna

satisfatória em ambos os estudos. Conclui-se que o CSS é válida e fidedigna, podendo auxiliar na avaliação de

indivíduos com estresse ocasionado pela pandemia da COVID e seus correlatos.

Palavras-chave. Estresse, COVID-19, adaptação, validade, consistência interna

Abstract. Objective. Adapt the COVID Stress Scales (CSS), gathering psychometric evidence, and to verify the

pattern of relationship with anxiety compared to COVID-19. Method. Two studies were carried out with partici-

pants from different Brazilian states. In the first (n = 423) the exploratory factor analysis suggested a pentafac-

torial structure. In the second (n = 300), a confirmatory factor analysis was performed, testing a pentafactorial

model. Evidence of convergent and discriminant validity was gathered. Pearson’s correlation (r) was performed,

which showed positive and statistically significant relationships between anxiety and stress in the face of COVID,

indicating validity based on external measure. Results. Satisfactory internal consistency was found in both stud-

ies. It is concluded that the CSS is valid and reliable and can assist in the assessment of individuals with stress

caused by the COVID pandemic and its correlated factors.

Keywords. Stress, COVID-19, adaptation, validity, internal consistency

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Propriedades psicométricas da COVID Stress Scales (CSS)

sofrimento psíquico durante o período da pandemia

de COVID-19 (e. g. Hosseinzadeh-Shanjani et al., 2020;

Introduçao

A COVID-19 (Corona Virus Disease 2019) é uma

doença altamente infecciosa, com um longo perío-

do de incubação e causada pela SARS-CoV-2 (Severe

Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2), popular-

mente conhecido como novo coronavírus, que foi

detectado pela primeira vez na cidade de Wuhan,

China, em dezembro de 2019. A infecção espal-

hou-se rapidamente, fazendo com que, em março

de 2020, a Organização Mundial da Saúde declaras-

se a pandemia da COVID-19 (Gorbalenya et al., 2020;

Huang et al., 2020; Sakib et al., 2022; Wang et al.,

2020; Usher et al., 2020).

Todas as pandemias geram forte impacto social,

econômico e político (Maia & Dias, 2020). Como

resposta à pandemia da COVID-19, houve um sofri-

mento emocional generalizado (T a ylor et al., 2020a).

O risco de contaminação, a implementação de me-

didas de mitigação da propagação do vírus, como o

isolamento social, os efeitos socioeconômicos, den-

tre outros fatores, afetaram diferentes aspectos da

vida das pessoas, trazendo sérias ameaças à saúde

das populações e desencadeando problemas psico-

lógicos, como: transtorno do pânico, ansiedade, de-

pressão e estresse (Qiu et al., 2020; Islam et al., 2020).

Em uma pandemia, dentre os fatores que in-

fluenciam a resistência das pessoas à infecção pelo

vírus, estão os fatores psicológicos que interferem

na maneira como o hospedeiro lida ou reage a uma

infecção real ou potencial. Portanto, as pandemias

são eventos nos quais as reações psicológicas da

população à infecção desempenham uma função

essencial na disseminação da doença, assim como

na sua contenção. Essas reações sinalizam até que

ponto ocorrem o sofrimento emocional generali-

zado e o distúrbio social, sendo fundamental que

gestores em saúde pública, autoridades e profissio-

nais de saúde compreendam a natureza e o grau

de respostas psicológicas adversas para a atual cri-

se da COVID-19 (T a ylor, 2019; T a ylor et al., 2020b).

Estudos realizados em diferentes países mostraram

que as populações têm apresentado altos níveis de

Pedrozo-Pupo et al., 2020). Por exemplo, Wang et al.

(2020) evidenciaram que na China, durante as duas

primeiras semanas do surto de COVID-19, 16.5% das

pessoas relataram níveis entre moderados e graves de

depressão. Em relação à ansiedade, 36.4% das pes-

soas apresentaram níveis de ansiedade, entre leve à

extremamente grave e 32.1% níveis médio a extrema-

mente severo de estresse. Já no estudo levado a cabo

em Bangladesh por Islam et al. (2020), foi constatado

que 85.6% dos participantes relataram estar em es-

tresse devido ao surto de COVID-19, sendo estes fa-

tores mediadores do estresse: medo de ser infectado

pelo vírus e de que familiares fossem infectados, inte-

rrupção no fluxo normal dos estudos e planos futuros,

problemas financeiros crescentes, perda de emprego,

incertezas em relação à carreira futura, medo devido à

crise alimentar, e presença de comorbidades nos res-

pondentes ou em membros de sua família.

Além disso, tem se evidenciado que uma das

consequências mais destrutivas atribuída ao es-

tresse refere-se ao risco de suicídio. Neste sentido,

alguns autores (e. g. Bhuiyan et al., 2021; Dsouza

et al., 2020; Mamun & Ullah, 2020) apontam que,

como consequência pandêmica, a taxa de suicídio

tem se elevado dramaticamente com o aumento

das comorbidades psicológicas. Os preditores do

estresse comumente relatados são: medo de infe-

cção da doença, sofrimento psicológico e solidão

gerados devido ao confinamento, crise financei-

ra gerada pela pandemia, pressão para ficar em

quarentena, testar positivo para COVID-19, estres-

sores de bloqueio que geram crise econômica,

desemprego e pobreza, estressores de perder o

emprego que geram sentimento de desesperança

ou desamparo e de impossibilidade de fornecer

suporte à família. Além disso, pessoas com depen-

dência de álcool e drogas diante da impossibilida-

de de ter acesso a essas substâncias, enfrentam

sofrimento psicológico extremo.

Estudos clínicos estão sendo realizados no mun-

do para elaborar uma vacina para tratar a COVID-19.

Actualidades en Psicología, 36(133), 2022.

74

Propriedades psicométricas da COVID Stress Scales (CSS)

dos fatores de perigo e contaminação relacionados

à COVID-19 (T a ylor et al., 2020b). Entretanto, em

contexto espanhol, Guerrero e Ruiz (2020) corrobo-

raram o modelo teórico hexafatorial, sendo possí-

vel diferenciar o medo de danos e as preocupações

com a contaminação como fatores distintos. Neste

estudo, também se obteve correlações positivas

estatisticamente significativas entre todos os domí-

nios da medida, corroborando a possível existência

da Síndrome de estresse por COVID-19 levantada

por T a ylor e Asmundson (2020).

Entretanto, o impacto na saúde mental, formas de

intervenções e serviços associados ainda estão sen-

do pouco estudados. É fato que a saúde mental e o

bem-estar das comunidades sofrerão previsivelmen-

te durante e após a COVID-19. Diante disso, mini-

mizar esses impactos previsivelmente adversos ad-

vindos da crise gerada pela pandemia atual se torna

uma prioridade, assim como usar esta oportunidade

para avançar no conhecimento sobre os aspectos de

saúde mental durante as pandemias. Desta forma,

para que seja possível fornecer serviços de saúde

mental adequados e desenvolver estratégias de pre-

venção e intervenção para as pessoas em resposta à

COVID-19, é imprescindível entender os fatores ate-

nuantes associados ao estresse causado pela pan-

demia do Coronavírus e à problemas psicológicos

(Arslan et al., 2021; Vigo et al., 2020).

Diante dessa emergência, Taylor et al. (2020b)

elaboraram a COVID Stress Scale (CSS) com base

em observações clínicas (T a ylor, 2019). A CSS foi ini-

cialmente validada em amostras Canadense e Es-

tadunidense. O instrumento abrange as respostas

de sofrimento relacionadas ao medo e à ansiedade,

além de outras características, denominadas por

T a ylor e Asmundson (2020) como Síndrome do es-

tresse por COVID. Como resultado da revisão teóri-

ca da literatura T a ylor (2019) propõe seis dimensões

referentes aos aspectos psicológicos envolvidos

em pandemias, a saber: (a) medo de se infectar, (b)

medo de ter contato com objetos ou superfícies

possivelmente contaminadas, (c) medo de estran-

geiros que tenham possibilidades de estarem con-

taminados, (xenofobia relacionada a doenças), (d)

medo das consequências socioeconômicas da pan-

demia, (e) verificação compulsiva de informações e

busca de segurança em relação a possíveis ameaças

relacionadas à pandemia, e (f) sintomas de estres-

se-pós-traumático sobre a pandemia, como pesa-

delos e pensamentos intrusivos.

Utilizando a CSS, Asmundson et al. (2020) reali-

zaram um estudo com uma amostra representativa

de 1568 pessoas da população dos Estados Unidos

e Canadá. Ele comparou pessoas que relataram

transtornos relacionados à ansiedade ou de humor

em 2020 a uma amostra aleatória de entrevistados

que não relataram um diagnóstico atual de saú-

de mental sobre estresse relacionado à COVID-19,

por exemplo, estresse ocasionado pelo autoisola-

mento e formas de enfrentamento relacionadas à

COVID-19. Com isso foi possível examinar como os

indivíduos com diferentes classes de problemas de

saúde mental pré-existentes reagem e lidam com

a COVID-19. Os resultados mostraram que em to-

das as escalas do CSS, assim como no escore total,

os participantes que apresentavam transtornos pri-

mários relacionados à ansiedade pontuaram con-

sistentemente mais alto do que os indivíduos com

transtornos de humor e indivíduos sem transtorno

mental. Neste último, houve exceção nas escalas de

verificação compulsiva e busca por segurança. Esses

achados sinalizam que os indivíduos com transtor-

nos relacionados à ansiedade primária podem estar

particularmente em risco de Síndrome de estresse

por COVID (T a ylor et al., 2020a, T a ylor et al., 2020b)

em comparação com pessoas com transtornos de

humor e pessoas sem diagnóstico de saúde mental.

Até o momento, não existem instrumentos ela-

borados para medir especificamente o estresse

relacionado a pandemias que tenham sido elabo-

rados com base em uma revisão teórica avançada

de diferentes aspectos relacionados às respostas

Apesar da proposta teórica inicial, abranger seis

fatores (como anteriormente comentado), evidên-

cias empíricas preliminares apresentaram uma so-

lução estável de cinco fatores, oriundo da junção

Actualidades en Psicología, 36(133), 2022.

75

Propriedades psicométricas da COVID Stress Scales (CSS)

cognitivas, emocionais e sociais a situação de

Estudo 1

pandemia, como no caso da CSS. Essa ferramenta

permite compreender as reações de sofrimento

das pessoas em emergências causadas por epide-

mias, assim como avaliar quais indivíduos tendem

a ter mais comportamentos higiênicos adequados

e aderir medidas de mitigação da propagação

do vírus. Ele também permite prever necessida-

des de intervenção em saúde mental e concen-

trar esforços dos sistemas de saúde em pessoas

e grupos mais vulneráveis (Guerrero & Ruiz, 2020;

T a ylor et al., 2020b).

Método

Participantes

Contou-se com uma amostra acidental, não pro-

babilística, de 423 pessoas, com idade média de 27.9

anos (DP = 8.5; Amplitude = 18 a 60 anos). Deste

total, 74.5% eram mulheres, solteiros 37% e com

ensino superior incompleto 29.2%. Os participan-

tes eram de 24 estados brasileiros, sendo 49.8% do

Piauí, seguidos do estado do Maranhão com 26.7%.

As medidas de estresse utilizadas até o pre-

sente momento, em sua maioria, são de instru-

mentos adaptados de outras medidas de estresse

anteriormente elaboradas. Como os estudos de

Arslan et al. (2021) e Pedrozo-Pupo et al. (2020)

que adaptaram a Perceived Stress Scale (PSS; Co-

hen et al., 1983), uma escala de 10 itens que avalia

o estresse percebido. O primeiro resultou em um

instrumento unidimensional composto por 5 itens

adaptados para avaliar o estresse relacionado à

COVID-19, sendo nomeada como Coronavirus

Stress Measure (CSM). O segundo criou uma ver-

são adaptada dos 10 itens da escala original. Já em

seu estudo, Brown et al. (2020) utilizaram a versão

original da PSS, sem modificar os itens. Hosseinza-

deh-Shanjani et al. (2020) utilizaram a Depression,

Anxiety, Stress Scale (DASS-21), elaborada por Lo-

vibond e Lovibond (1995), com 21 itens que se dis-

tribuem em três dimensões, estresse, ansiedade e

depressão, para examinar os efeitos da pandemia

da COVID-19 em relação ao estresse percebido

pelos pais e ao potencial de abuso infantil. Nesta,

os itens da DAAS-21 não foram adaptados para o

contexto da pandemia de COVID-19.

Instrumentos

COVID Stress Scale (CSS; Taylor et al., 2020)

O CSS possui 36 itens distribuídos em 6 domí-

nios: (a) medo sobre o perigo de contaminação

(Perigo de contaminação), (b) medo sobre as

fontes de contaminação do vírus (Fontes de con-

taminação), (c) manifestações de xenofobia rela-

cionada ao vírus (Xenofobia), (d) preocupações

sobre as consequências socioeconômicas (Con-

sequências socioeconômicas), (e) comportamen-

tos compulsivos de verificação de fontes de infor-

mação (Verificação compulsiva), e (f) sintomas de

estresse pós-traumático associado ao vírus (Es-

tresse pós-traumático). Os itens são respondidos

em uma escala tipo Likert, variando de 0 (Nem

um pouco) a 4 (Extremamente) e 0 (Nunca) a 4

(Quase sempre).

Questionário sociodemográﬁco

Composto por perguntas como sexo, idade,

renda média familiar, etc. que possuem o objetivo

de caracterização dos participantes.

Procedimentos

O presente estudo objetivou validar para o

contexto brasileiro a CSS. Para tanto, levou-se a

cabo dois estudos empíricos independentes que

possibilitaram adaptar à CSS, além de reunir evi-

dências de validade da medida (estrutura interna

e convergente, discriminante, e baseadas em es-

truturas externas).

Inicialmente, seguindo as orientações de Borsa et

al. (2012), a COVID Stress Scale passou pelo proces-

so de tradução e retrotradução (backtranslation) por

dois tradutores independentes. Posteriormente, a

medida foi submetida à validade semântica (Pasqua-

li, 2016) com 30 participantes para verificar a com-

preensão das instruções e itens. Nenhum item pre-

Actualidades en Psicología, 36(133), 2022.

76

Propriedades psicométricas da COVID Stress Scales (CSS)

cisou ser modificado. Posteriormente, foi realizada a

Resultados

coleta dos dados em formato eletrônico através de

um link que foi disponibilizado aos participantes por

meio de mídias sociais e aplicativos de mensagens

como (e. g.): Facebook, Instagram, WhatsApp e Tele-

gram. Na página inicial do formulário, foram aborda-

dos os objetivos da pesquisa, o caráter sigiloso das

informações e a possibilidade de o participante de-

sistir de responder a pesquisa a qualquer momento

sem nenhum ônus. Ao clicar na opção “próximo” o

respondente apontava a sua concordância em parti-

cipar da pesquisa, sendo este procedimento corres-

pondente ao Termo de Consentimento Livre e Escla-

recido (TCLE). Foram seguidos, portanto, os aspectos

éticos indicados para a realização de pesquisas com

seres humanos, seguindo as diretrizes da resolução

466/12 e 510/16 do Conselho Nacional de Saúde, re-

cebendo a aprovação do Comitê de Ética Pesquisa

com seres humanos (Parecer No. 4.006.522).

Inicialmente, a análise fatorial exploratória ordi-

nal ULS baseada em correlações policóricas atestou

a fatorabilidade da matriz KMO = .90 e o teste de

esfericidade de Bartlett = 4,710.7 (DP = 630; p <

.001). O método Hull,verificado pelo índice de ajus-

te CFI = .99, sugeriu a retenção de cinco fatores

com os seguintes valores próprios (autovalores)

respectivamente: 13.27; 5.14; 2.33; 2.11 e 1.46, ex-

plicativos de 67.53% da variância total dos itens. A

rotação utilizada foi a Robust Promin (Lorenzo-Seva

& Ferrando, 2019). São apresentadas na T a bela 1 as

cargas fatoriais dos itens, a consistência interna da

escala, como os itens ficaram distribuídos em cada

fator, e as comunalidades.

Como apresentado na T a bela 1, o modelo de

cinco fatores apresentou-se adequado com indi-

cadores de ajustes satisfatórios. Cada fator apre-

sentou seis itens, com exceção do fator de Pe-

rigo e contaminação que apresentou doze itens.

O fator Perigo e contaminação (PC) apresentou

itens com cargas fatoriais que variaram entre .32

(item 23) a .88 (item 03). Esta dimensão apresen-

tou índices de consistência interna de (α e Ω) =

.93. O fator Consequência socioeconômicas (CS)

apresentou cargas fatoriais que variaram entre

.67 (item 09) e .88 (item 07). O fator apresentou

bons índices de consistência interna (α e Ω= .94).

O fator Xenofobia (X) apresentou cargas fatoriais

que variaram entre .61 (item 13) e .88 (item 15) e

bons índices de consistência interna (α e Ω= .92).

O fator Estresse pós-traumático (EPT) teve cargas

fatoriais com valores entre .67 (item 27) a .89 (item

28), com índices de confiabilidade de (α e Ω) =

.93. Por fim, o fator Verificação compulsiva (VC)

apresentou itens com cargas fatoriais que varia-

ram entre .47 (item 33) a .74 (item 32) e apresen-

tou bons índices de consistência interna de (α e

Ω) = .88. Tais índices de consistência interna são

considerados meritórios.

Análise dos dados

A análise dos dados foi realizada pelos softwares:

SPSS (versão 26) e Factor (versão 10.10). Com o SPSS

efetuou-se análises descritivas, visando caracterizar

os participantes. O Factor 10.10 (Lorenzo-Seva

& Ferrando, 2006) foi utilizado para investigar a

dimensionalidade da CSS. Devido à natureza ordinal

dos dados, a análise fatorial foi conduzida utilizando

o estimador Unweighted Least Squares (ULS) a

partir de uma matriz de correlações policóricas,

estratégia ideal para itens respondidos em escala

tipo Likert (Asún et al., 2016). A dimensionalidade

da CSS foi verificada pelo método Hull Comparative

Fit Index (CFI; Lorenzo-Seva et al., 2011). Ressalta-

se que o método Hull configura-se como um dos

melhores na estimação da dimensionalidade de

um dado conjunto de itens (Lorenzo-Seva et al.,

2011). Além disso, verificou-se a consistência interna

pelo coeficiente alfa de Cronbach (α) com base

nas correlações policóricas e pelo ômega (ω) de

McDonald. Para tanto, considerou-se a escala de

resposta do tipo Likert como categorias ordenadas

(Holgado-T e llo et al., 2010).

Actualidades en Psicología, 36(133), 2022.

77

Propriedades psicométricas da COVID Stress Scales (CSS)

Tabela 1. Estrutura Fatorial da CSS

Cargas fatoriais

1

2

.07

3

4

5

h²

Item 03

.80*

.86*

.81*

.80*

.79*

.73*

.64*

.63*

.59*

.32*

.01

-.22

-.16

.18

-.07

.11

-.03

-.08

.04

.58

.66

.70

.54

.60

.69

.58

.66

.64

.48

.45

.38

.77

.85

.79

71

Item 01

-.06

-.12

.18

Item 20

-.07

-.03

.02

Item 04

-.27

-.07

.12

-.05

-.06

.02

Item 02

.06

Item 22

-.09

.07

.01

Item 05

-.21

.15

.02

.04

Item 21

-.17

-.11

.17

.03

.08

Item 19

.28

.05

.01

Item 06

-.07

.22

.03

-.01

.01

Item 24

.01

-.06

.14

Item 23

.20

.14

-.03

.01

Item 07

.88*

.87*

.82*

.81*

.67*

-.01

-.02

-.09

.14

-.02

.09

-.01

-.04

-.01

.01

Item 10

.03

Item 11

.08

.06

-.04

-.08

.12

Item 12

-.04

-.01

.10

.09

Item 08

.01

-.01

.08

.68

.56

.74

.73

.67

.61

Item 09

-.06

.88*

.87*

.81*

.78*

.71*

.61*

.03

.14

Item 15

-.04

-.05

.08

-.03

.05

.08

Item 14

.06

Item 18

.01

.04

Item 16

-.08

.15

-.03

-.06

.02

Item 17

.03

-.11

-.16

-.01

.06

Item 13

.02

.20

.56

.74

.77

.69

.70

.69

.67

.49

.61

Item 28

-.07

.08

.01

.89*

.87*

.86*

.85*

.79*

.67*

-.07

.35

Item 29

.01

.04

Item 26

-.13

-.03

.13

.10

-.09

.04

Item 30

-.06

.01

.02

Item 25

-.01

-.06

-.07

.06

-.08

.06

Item 27

.21

-.06

.04

Item 32

-.01

-.25

-.08

.28

.74*

.63*

.55*

.53*

.49*

.47*

06

Item 36

.11

Item 35

.02

-.01

-.06

.03

.23

.44

.51

Item 31

-.09

.06

Item 34

-.08

.25

.32

.41

.67

Item 33

-.40

06

.03

.02

Número de itens

Valor própio

Variância explicada (%)

Alfa de Cronbach (α)

Omega de McDonald (Ω)

12

06

13.27

36.88

.93

5.14

14.28

.94

2.33

6.47

.92

2.11

5.86

.93

1.46

4.06

.83

.93

.94

.92

.93

.83

Nota. h²: comunidades; F1 = Perigo e contaminação; F2 = Consequências socioeconômicas; F3 = Xenofobia; F4 = Estresse

pós-traumático; F5 = Verificação compulsiva (VC); carga fatorial |≥ .30|.

Actualidades en Psicología, 36(133), 2022.

78

Propriedades psicométricas da COVID Stress Scales (CSS)

mendado para dados ordinais e que não seguem

distribuição normal (Asún et al., 2016), caracterís-

ticas idênticas às dos dados aqui utilizados. Para

avaliar a adequação do modelo, serão empregados

os seguintes indicadores: (a) Comparative Fit Index,

Estudo 2

Método

Participantes e procedimento

Contou-se com uma nova amostra de 300 pes-

soas da população geral de 19 estados brasileiros,

tendo média de idade de 27.7 anos (DP = 8.6, varian-

do 18 a 59 anos), sendo a maioria do sexo feminino

(55.7%) e 33.6% possuía ensino superior incompleto.

Estes foram angariados de forma não-probabilística

por conveniência, utilizando a mesma estratégia de

coleta de dados do estudo anterior. Assim como no

Estudo 1, a maioria dos participantes eram do Piauí

(34.7%) e do Maranhão (18.3%).

é o índice comparativo dos modelos, o qual consi-

dera modelo ajustado, valores iguais ou superio-

res a .90; (b) Tucker-Lewis Index (TLI) é o índice de

adequação do modelo, valores acima de .90 são

considerados adequados; e (c) Root-Mean-Squa-

re Error of Approximation (RMSEA) diz respeito ao

ajuste do modelo, com intervalo de confiança de

90% (IC90%), que recomenda valores entre .05 e

.08, admitindo-os até .10 (T a bachnick & Fidell, 2013).

O pacote rotina psych, disponível no R, foi adota-

do para avaliar a consistência interna, considerando

os índices alfa de Cronbach e o ômega (ω) de Mc-

Donald. Objetivando reunir evidências complemen-

tares de validade de construto dessa medida, calcu-

laram-se a variância média extraída (VME) (Hair et

al., 2019). Valores iguais ou superiores a .50 e .60,

respectivamente, asseguram a adequação da medi-

da. A VME é indicação de validade convergente de

cada fator, isto é, o quanto ele explica o conjunto

de itens; já a validade discriminante é assegurada

quando a raiz quadrada do valor da VME é superior

à associação entre dois fatores (Φ) (Marôco, 2014).

O software SPSS, versão 26, também foi utilizado

para os procedimentos de análise dos dados, possi-

bilitando, além das análises descritivas, a execução

da correlação de Pearson, a fim de conhecer as re-

lações entre as medidas, que possibilitarão reunir

evidências de validade convergente baseadas em

medidas externas. Ressalta-se que são reunidas

evidências de validade externa com construtos re-

lacionados, quando são apresentadas magnitudes

entre .20 a .50 (Nunes & Primi, 2010).

Instrumentos

Os participantes responderam os mesmos ins-

trumentos descritos no Estudo 1. Além disso, a se-

guinte escala foi aplicada:

Escala de ansiedade da COVID-19 (CAS)

Essa medida foi elaborada por Lee (2020) e va-

lidada para o Brasil por Medeiros, Silva et al. (2021)

possuindo cinco itens reunidos em uma dimensão.

Os itens foram construídos levando em conside-

ração os aspectos cognitivos, comportamentais e

emocionais relacionados a ansiedade. Os itens são

respondidos numa escala de 5 pontos, que refletem

a frequência dos sintomas, variando de 0 (nada) a

4 (quase todos os dias). Tendo como exemplo os

itens 03 “Minhas mãos ficam suadas quando penso

no COVID-19” e o item 05 “Quando assisto notícias

e histórias sobre o COVID-19 nas mídias sociais, fico

nervoso(a) e ansioso(a)”.

Análise de dados

Foram utilizados o SPSS-26 e o software R.

Com o SPSS foram realizadas análises descritivas

para caracterizar a amostra. Com o software R, por

meio do pacote Lavaan, foram realizadas análises

fatoriais confirmatórias categóricas (ordinais) com

estimador Weighted Least Squares Mean and Va-

riance-Adjusted (WLSMV). Tal estimador é reco-

Resultados

Foi realizada uma análise fatorial confirmatória

(AFC), adotando o método de estimação Weighted

Least Squares Mean and Variance Adjusted (WLS-

MV), que buscou comparar a qualidade de ajusta-

Actualidades en Psicología, 36(133), 2022.

79

Propriedades psicométricas da COVID Stress Scales (CSS)

mento da estrutura correlacional (policóricas) mo-

Cronbach e o ômega de McDonald. Assim, foram

considerados os fatores da medida: F1 = Perigo

e contaminação (α = .94) e (ω = .88); F2 = Con-

sequência socioeconômicas (α = .92) e (ω = .89);

F3 = Xenofobia (α = .88) e (ω = .86); F4 = Estresse

pós-traumático (α e ω = .94); F5 = Verificação com-

pulsiva (α e ω = .85). Conforme se observa, todos

atestam que este parâmetro psicométrico da medi-

da foi considerado adequado.

Posteriormente, foram reunidas evidências de va-

lidades convergente e discriminante dos cinco fatores

da CSS. Os resultados obtidos na VME e nas corre-

lações (Φ) entre construtos latentes foram conside-

delo pentafatorial encontrado no Estudo 1. Assim,

foram observados os seguintes índices de ajuste: 1

152.917 (584) χ²/gl = 1.97, CFI = .97, TLI = .97, RM-

SEA (IC90%) = .05 [.05 - .06]. Ressalta-se que todos

os lambdas (λ) apresentaram valores diferentes de

zero (λ ≠ 0; F > 3.84, p < .05). Nas Figura 1, é possí-

vel observar as saturações dos 36 itens da CSS.

Em suma, os achados previamente descritos su-

geriram que a estrutura composta por cinco fato-

res da CSS reuniu indicadores adequados de ajuste.

Além disso, calcularam-se os coeficientes de con-

sistência interna avaliados pelo coeficiente alfa de

Figura 1. Estrutura pentafatorial da CSS

Item_07

Item_08

Item_09

Item_10

Item_11

Item_12

Item_13

Item_14

Item_15

Item_16

Item_17

Item_18

Item_25

Item_26

Item_27

Item_28

Item_29

Item_30

Item_31

Item_32

Item_33

Item_34

Item_35

Item_36

e13

e14

e15

e16

e17

e18

e19

e20

e21

e22

e23

e24

e25

e26

e27

e28

e29

e30

e31

e32

e33

e34

e35

e36

e12

e11

Item_24

Item_23

Item_22

Item_21

Item_20

.71

.67

.84

.91

.50

.84

.89

.90

.85

e10

e9

e8

e7

e6

e5

e4

e3

e2

e1

.90

.86

Consequências

socioecônicas

.55

.88

Item_1

9

.83

.78

Perigo e

Item_06

Item_05

Item_04

.85

contaminação

.60

.89

.83

.79

.82

.45

.74

.70

.73

3

.77

.80

Item_0

Xenofobia

Item_02

Item_01

.43

.68

.86

.31

.85

.83

.87

.95

.84

.64

Estresse

pós-traumático

.35

.67

.69

.58

.77

.79

.65

.73

Verificação

compulsiva

Actualidades en Psicología, 36(133), 2022.

80

Propriedades psicométricas da COVID Stress Scales (CSS)

Tabela 2. Variância média extraída, correlações interfatoriais da CSS

VME

√VME

Correlações Φ (r)

1

2

3

4

5

F1

.64

.73

.63

.76

.50

.80

.85

.79

.87

.71

-

F2

F3

F4

F5

(.50) .45*

(.55) .49*

(.68) .61*

(.64) .56*

-

(.60) .52*

(.45) .39*

(.43) .37*

-

(.31) .26*

(.35) .29*

-

(.67) .56*

-

Nota. VME = Variância Média Extraída; √VME = Raíz quadrada da Variância Média Extraída; F1 = Perigo

e contaminação ; F2 = Consequências socioeconômicas; F3 = Xenofobia; F4 = Estresse pós-traumático;

F5 = Verificação compulsiva; Φ = correlação entre os construtos latentes; r = correlação de Pearson.

*p > .001.

rados como indicadores de validade convergente.

Como evidenciado na T a bela 2, os cinco fatores in-

dicaram evidências de validade convergente, pois os

valores de suas respectivas VMEs foram ≥ .50.

VID-19. Assim, por meio da análise de correlação de

Pearson, se verificou associações positivas (p < .001)

dos fatores da CSS com a ansiedade da COVID-19,

como teoricamente esperado, sendo respectiva-

mente: sintomas de estresse pós-traumático (r =

.81), verificação compulsiva (r = .52), perigo e conta-

minação (r = .48), consequências socioeconômicas

(r = .37), xenofobia (r = .21). De maneira geral, tais

resultados indicam que pessoas com estresse em

decorrência da COVID-19 podem apresentar níveis

elevados de ansiedade.

Refere-se à evidência de validade discriminan-

te dos fatores da CSS e apresenta-se na T a bela 2

as raízes quadradas das VMEs e a matriz de corre-

lações entre tais fatores (traços latentes). Os fatores

F1 (Perigo e Contaminação) e F2 (Consequências

Socioeconômicas) se mostraram moderadamente

correlacionados entre si (Φ = .50), valores inferiores

às √VMEs de ambos (.80 e .85, respectivamente).

O F1 se correlacionou também fortemente com F3

(Xenofobia) (Φ = .55), F4 (Estresse pós-traumático)

(Φ = .68) e F5 (Verificação compulsiva) (Φ = .64). F2

o fez com os fatores F3 (Φ = .60), F4 (Φ = .45) e

F5 (Φ = .43). F3 com F4 (Φ = .31) e F5 (Φ = .35).

F4 com F5 (Φ = .67). Esses resultados indicam evi-

dências de validade discriminante, pois em todas as

comparações a raiz quadrada da VME foi superior

ao coeficiente de correlação (Ф) entre os dois fato-

res em consideração (traço latente). Os resultados

estão sumarizados na T a bela 2.

Discussão

Até o momento, existe pouca atenção empírica

sobre a natureza e o grau de respostas psicológi-

cas adversas à atual crise da COVID-19 (T a ylor et al.,

2020b), por isso, é de extrema importância contar

com instrumentos como a CSS, que possibilitem a

tomada de decisões quanto à priorização das ações

de saúde pública para compreender e mitigar os

efeitos da pandemia na saúde mental da população

(Medeiros et al., 2022). Este, ou qualquer instrumen-

to utilizado para esses objetivos, deve atender a cri-

térios mínimos de qualidade e deve haver evidên-

cias de suas propriedades psicométricas (Guerrero &

Ruiz, 2020). Diante disso, o objetivo deste trabalho

foi adaptar a COVID-19 Stress Scale para o contex-

to brasileiro, reunindo evidências de sua validade e

Por fim, foram reunidas evidências complemen-

tares baseadas em medidas externas (convergente).

Para tanto, foram considerados os escores totais do

somatório dos cinco fatores da CSS, além do soma-

tório do fator geral da medida de ansiedade da CO-

Actualidades en Psicología, 36(133), 2022.

81

Propriedades psicométricas da COVID Stress Scales (CSS)

consistência interna. Estima-se que o objetivo tenha

vimento da EMS-VR, os indicadores de consistência

interna permaneceram acima do indicado na literatu-

ra (> .70; Nunnally & Bernstein, 1994; Pasquali, 2016).

Posteriormente, foram reunidas evidências de

validade convergente e discriminante. Foram consi-

derados os cinco fatores da medida CSS, tomando

como referência a VME que apontou que os cinco

fatores apresentaram evidências de validade con-

vergente (VMEs ≥ .50). Isto sugere que seus itens

representam de maneira adequada à síndrome do

estresse da COVID-19, admitindo que os cinco são

fatores legítimos (Hair et al., 2019). No tocante a

validade discriminante dos fatores da CSS, todos

os fatores diferenciaram substancialmente entre si,

ou seja, as VMEs apresentaram valores superiores à

correlação ao quadrado, e isto indica que os cons-

trutos são minimamente diferentes (validade discri-

minante) (Farrell, 2010; Souza et al., 2017).

sido alcançado, como pode ser visualizado a partir

dos resultados que evidenciam parâmetros psico-

métricos meritórios para a CSS. Deste modo, a se-

guir, os principais resultados serão discutidos.

No Estudo 1, através da Análise Fatorial Explo-

ratória, a estrutura penta-fatorial original foi ates-

tada empiricamente, com rotação Robust Promin.

De acordo com os resultados encontrados, cinco

fatores foram retidos por representarem melhor o

padrão de correlação entre as variáveis. Os fato-

res englobaram os mesmos itens que o estudo de

T a ylor et al. (2020b), corroborando com os achados

realizados no Canadá e nos Estados Unidos, que

também identificaram uma estrutura de cinco fa-

tores, oriundo da junção dos fatores de perigo e

contaminação relacionadas à COVID-19.

Apesar dos resultados apontarem que a CSS

apresenta bons indicadores de validade sobre a es-

trutura interna e consistência interna, faz-se neces-

sário oferecer mais evidências de seu ajuste, a fim

de confirmar se o modelo teórico se apresenta de

forma adequada aos dados, utilizando diferentes

amostras. Com isso foi realizado o Estudo 2 que

possibilitou, por meio de uma análise fatorial con-

firmatória, confirmar a estrutura penta-fatorial da

CSS, a partir dos indicadores que atestaram o ajuste

do modelo aos dados: CFI e TLI ≥ .90 e RMSEA <

.08 (T a bachnick & Fidell, 2013). Além das evidências

reunidas acerca da estrutura interna da medida,

foi verificada a validade com base em correlações

com uma variável externa. A medida apontou as-

sociações positivas com a ansiedade da COVID-19,

indicando evidências de validade convergente.

Em relação à consistência interna da medida,

em ambos os estudos, tal medida apresentou índi-

ces meritórios (Marôco, 2014), sendo que os valores

observados nos estudos foram próximos àqueles re-

portados por seus autores. Além disso, a consistência

interna também foi verificada por meio do ômega de

McDonald, alternativa que busca dirimir deficiências

no alfa de Cronbach (Dunn et al., 2013). Salienta-se,

portanto, que assim como no estudo de desenvol-

Por fim, foram reunidas evidências baseadas em

construtos relacionados. Para tanto, foi considerada

a ansiedade da COVID-19, que apresentou relações

positivas com as dimensões da CSS, como espera-

do teoricamente (T a ylor et al., 2020a). Assim, foram

observadas magnitudes entre .21 a .81, que indicam

evidências de validade externa com construtos re-

lacionados (Nunes & Primi, 2010).

Em suma, os achados aqui reportados sinali-

zam que a CSS é um instrumento que pode ser

utilizado na população adulta brasileira afim de

identificar os elementos da Síndrome de estresse

por COVID-19, apontada por T a ylor e Asmundson

(2020) como uma comorbidade decorrente da

pandemia atual e caracterizada por medo de in-

fecção, medo de tocar superfícies ou objetos que

possam estar contaminados com o novo corona-

vírus, xenofobia (medo de que estrangeiros pos-

sam ser infectados com o vírus), verificação e bus-

ca de garantias relacionadas à COVID e sintomas

de estresse pós-traumático relacionados à COVID

(por exemplo: pensamentos intrusivos e pesadelos

relacionados à COVID). Os autores sugerem que as

pessoas que desenvolvem a Síndrome de estres-

se por COVID-19 têm psicopatologia pré-existen-

Actualidades en Psicología, 36(133), 2022.

82

Propriedades psicométricas da COVID Stress Scales (CSS)

te, particularmente altos níveis pré-existentes de

tem se demonstrado um fenômeno proeminente

nesta pandemia, fazendo com que as pessoas pre-

sentes comportamentos preventivos por medo de

infecção (Chang et al., 2022). Conhecer tal relação

em contexto brasileiro pode auxiliar profissionais

de saúde a compreender de forma mais eficaz as

respostas psicológicas, como o medo e ansiedade

dos indivíduos durante a pandemia da COVID-19

(Chang et al., 2022), podendo ser desenvolvidas

propostas interventivas. Ademais, mesmo com

estes resultados positivos, ressalta-se que, embo-

ra promissores, o que foi encontrado deve servir

apenas como uma abordagem inicial das caracte-

rísticas psicométricas da escala, necessitando de

estudos posteriores.

ansiedade relacionada à saúde e comportamentos

compulsivos de verificação sobre a saúde, além de

serem pessoas que contraíram a doença.

Os achados de Asmundson et al. (2020) con-

tribuem nessa direção, corroborando que pessoas

com transtorno de ansiedade apresentam maiores

níveis de estresse em comparação a pessoas sem

diagnóstico de saúde mental. São necessários es-

tudos que avaliem se a Síndrome de estresse por

COVID-19 é simplesmente um transtorno de ajus-

tamento, diminuindo os sintomas à medida que a

pandemia passa ou se se tornará crônica para al-

guns indivíduos (T a ylor & Asmundson, 2020).

É evidente a relevância dos dados obtidos neste

estudo, considerando a urgência de que os profis-

sionais da psicologia e da saúde mental estejam

munidos com ferramentas eficazes para identifi-

car os níveis de risco individual e coletivo gerados

pela pandemia da COVID e por possíveis pande-

mias futuras. Além disso, esses resultados ampliam

a compreensão de como avaliar as manifestações

psicológicas devido às pandemias, sendo central a

discussão sobre o construto da Síndrome de estres-

se por COVID-19 (Guerrero & Ruiz, 2020).

Referências

Arslan, G., Yıldırım, M., Tanhan, A., Buluş, M., & Allen,

K. A. (2021). Coronavirus stress, optimism-

pessimism,

and psychological health: Psychometric

properties of the Coronavirus Stress

psychological

inflexibility,

Measure. International Journal of Mental

Health and Addiction, 19, 2423-2439. https://

doi.org/10.1007/s11469-020-00337-6

Entretanto, como todo empreendimento cientí-

fico, este não está imune de limitações potenciais.

Nesse sentido, cita-se a amostra não probabilística,

sendo está por conveniência, a qual se caracteriza

por não possibilitar o alcance de uma amostra re-

presentativa da população, inviabilizando generali-

zações. Portanto, é necessário ter-se mais evidências

das características psicométricas do CSS no Brasil,

bem como verificar suas propriedades em outros

países de língua portuguesa. Na possibilidade de

estudos futuros, recomenda-se que sejam realizadas

mais investigações com amostras maiores e diversifi-

cadas, visando corroborar os achados até o presente.

Por exemplo, seria interessante verificar a re-

lação da CSS, com outros instrumentos, a exemplo

da Fear of COVID-19 Scale, que avalia o medo da

COVID-19 e já foi adaptada para o Brasil por Me-

deiros, Reis et al. (2021). Especificamente, o medo

Asmundson, G. J., Paluszek, M. M., Landry, C. A.,

Rachor, G. S., McKay, D., & Taylor, S. (2020).

Do pre-existing anxiety-related and mood

disorders differentially impact COVID-19

stress responses and coping? Journal of

Anxiety Disorders, 74, 102271. https://doi.

org/10.1016/j.janxdis.2020.102271

Asún, R. A., Rdz-Navarro, K., & Alvarado, J. M.

(2016). Developing multidimensional Likert

scales using item factor analysis: The case

of four-point items. Sociological Methods

& Research, 45(1), 109-133. https://doi.

org/10.1177/0049124114566716

Bhuiyan, A. I., Sakib, N., Pakpour, A. H., Griffiths, M.

D., & Mamun, M. A. (2021). COVID-19 related

suicides in Bangladesh due to lockdown

Actualidades en Psicología, 36(133), 2022.

83

Propriedades psicométricas da COVID Stress Scales (CSS)

and economic factors: Case study evidence

Shiu (2009). Journal of Business Research,

63(3), 324-327. https://doi.org/10.1016/j.

jbusres.2009.05.003

from media reports. International Journal of

Mental Health and Addiction, 19, 2110-2115.

https://doi.org/10.1007/s11469-020-00307-y

Gorbalenya, A. E., Baker, S. C., Baric, R., Groot, R. J.

D., Drosten, C., Gulyaeva, A. A., Haagmans,

B. L., Lauber, C., Leontovich, A., Neuman, B.

W., Penzar, D., Perlman, S., Poon, L. L. M.,

Samborskiy, D., Sidorov, I. A., Sola, I., &

Ziebuhr, J. (2020). Severe acute respiratory

Borsa, J. C., Damasio, B. F., & Bandeira, D. R. (2012).

Cross-cultural adaptation and validation

of

psychological

instruments:

Some

considerations. Paidéia (Ribeirão Preto):

cadernos de psicologia e educação, 22(53),

423-432.

https://doi.org/10.1590/S0103-

syndrome

863X2012000300014

species and its viruses, a statement of the

Coronavirus Study Group. BioRxiv. https://

doi.org/10.1101/2020.02.07.937862

Brown, S. M., Doom, J. R., Lechuga-Peña, S.,

Watamura, S. E., & Koppels, T. (2020).

Stress and parenting during the global

COVID-19 pandemic. Child Abuse & Neglect,

Guerrero, E. G. P., & Ruiz, L. K. J. (2020). Validation

to Spanish version of the COVID-19 Stress

110(2),

104699.

https://doi.org/10.1016/j.

Scale.

PsyArXiv

Preprints.

https://doi.

chiabu.2020.104699

org/10.31234/osf.io/qgc3h

Chang, K. C., Hou, W. L., Pakpour, A. H., Lin, C. Y., &

Griffiths, M. D. (2022). Psychometric testing of

three COVID-19-related scales among people

with mental illness. International Journal of

Mental Health and Addiction, 20, 324-336.

https://doi.org/10.1007/s11469-020-00361-6

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E.

(2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.).

Cengage Learning.

Holgado-Tello, F. P., Chacón-Moscoso, S., Barbero-

García, I., & Vila-Abad, E. (2010). Polychoric

versus Pearson correlations in exploratory

and confirmatory factor analysis of ordinal

variables. Quality & Quantity, 44(1), 153-166.

https://doi.org/10.1007/s11135-008-9190-y

Cohen, S., Kamarck, T., & Mermelstein, R. (1983). A

global measure of perceived stress. Journal

of Health and Social Behavior, 24(4), 386-

396. https://doi.org/10.2307/2136404

Hosseinzadeh-Shanjani, Z., Hajimiri, Kh., Rostami,

B., Ramazani, Sh., & Dadashi, M. (2020).

Stress, anxiety, and depression levels among

healthcare staff during the COVID-19

epidemic. Basic and Clinical Neuroscience,

Dsouza, D. D., Quadros, S., Hyderabadwala, Z. J., &

Mamun, M. A. (2020). Aggregated COVID-19

suicide incidences in India: Fear of COVID-19

infection is the prominent causative factor.

Psychiatry Research, 290, 113145. https://doi.

org/10.1016/j.psychres.2020.113145

11(2),

163-170.

http://dx.doi.org/10.32598/

bcn.11.covid19.651.4

Dunn, T. J., Baguley, T., & Brunsden, V. (2013). From

alpha to omega: A practical solution to the

pervasive problem of internal consistency

estimation. Britishjournalofpsychology, 105(3),

399-412. https://doi.org/10.1111/bjop.12046

Huang, C., Wang, Y., Li, X., Ren, L., Zhao, J., Hu, Y.,

Zhang, L., Fan, G., Zu, J., Gu, Z., Cheng, Z.,

Yu, T., Zia, J., Wei, Y., Wu, W., Xie, X., Yin, W.,

Li, H., Liu, M., … & Cao, B. (2020). Clinical

features of patients infected with 2019 novel

coronavirus in Wuhan, China. The Lancet,

395(10223), 497-506. https://doi.org/10.1016/

S0140-6736(20)30183-5

Farrell, A. M. (2010). Insufficient discriminant validity:

a comment on Bove, Pervan, Beatty, and

Actualidades en Psicología, 36(133), 2022.

84

Propriedades psicométricas da COVID Stress Scales (CSS)

Islam, S. D. U., Bodrud-Doza, M., Khan, R. M.,

challenges for a developing country. Brain,

Behavior, and Immunity, 87, 165-168. https://

doi.org/10.1016/j.bbi.2020.05.028

Haque, M. A., & Mamun, M. A. (2020).

Exploring COVID-19 stress and its factors

in Bangladesh: A perception-based study.

Heliyon, 6(7), e04399. https://doi.org/10.1016/j.

heliyon.2020.e04399

Marôco, J. (2014). Análise de equações estruturais:

Fundamentos teóricos, software e aplicações

(2nd ed.). Report Number.

Lee, S. A. (2020). Coronavirus Anxiety Scale: A brief

mental health screener for COVID-19 related

anxiety. Death Studies, 44(7), 393-401. https://

doi.org/10.1080/07481187.2020.1748481

Medeiros, E. D., Monteiro, R. P., Silva, P. G. N., &Gouveia,

V. V. (2022). Psychometric properties of the

fear of COVID-19 scale in Brazil - a reply to Lin

et al. (2022) comments. Current Psychology.

https://doi.org/10.1007/s12144-022-03081-3

Lorenzo-Seva, U., & Ferrando, P. J. (2006). FACTOR:

A computer program to fit the exploratory

factor analysis model. Behavioral Research

Methods, 38(1), 88-91. https://doi.org/10.3758/

bf03192753

Medeiros, E. D., Reis, L. M., Guimarães, C. L. C., Silva,

P. G. N., Monteiro, R. P., Coelho, G. L. H.,

Guimarães, C. M. C., Martins, E. R. S., & França,

L. L. A. (2021). Psychometric properties of

the Brazilian version of the fear of COVID-19

scale (FCV-19S). Current Psychology. https://

doi.org/10.1007/s12144-021-01476-2

Lorenzo-Seva, U., & Ferrando, P. J. (2019). Robust

Promin: A method for diagonally weighted

factor rotation. Liberabit: Revista Peruana

de Psicología, 25(1), 99-106. https://doi.

org/10.24265/liberabit.2019.v25n1.08

Medeiros, E. D., Silva, P. G. N., Reis, L. M., Monteiro, R. P.,

Coelho,G.L.H.,Guimarães,C.L.C.,&Medeiros,

P. C. B. (2021). Psychometric properties of

the Coronavirus Anxiety Scale (CAS) in Brazil.

Death Studies, 46(10), 2424-2434. https://doi.or

g/10.1080/07481187.2021.1961175

Lorenzo-Seva, U., Timmerman, M. E., & Kiers, H. A.

(2011). The Hull method for selecting the

number of common factors. Multivariate

Behavioral Research, 46(2), 340-364. https://

doi.org/10.1080/00273171.2011.564527

Nunes, C. H. S. S., & Primi, R. (2010). Aspectos

técnicos e conceituais da ficha de avaliação

dos testes psicológicos. En Conselho Federal

de Psicologia, Avaliação psicológica: diretrizes

na regulamentação da profissão (pp. 101-128).

Conselho Federal de Psicologia.

Lovibond, P. F., & Lovibond, S. H. (1995). The structure

of negative emotional states: Comparison

of the Depression Anxiety Stress Scales

(DASS) with the beck depression and

anxiety inventories. Behaviour Research

and Therapy, 33(3), 335-343. https://doi.

org/10.1016/0005-7967(94)00075-U

Nunnally, B. H., & Bernstein, J. C. (1994). Psychometric

theory (3rd ed.). McGraw-Hill.

Maia, B. R., & Dias, P. C. (2020). Ansiedade, depressão

e estresse em estudantes universitários: o

impacto da COVID-19. Estudos de Psicologia

Pasquali,L.(2016).TEP–TécnicasdeExamePsicológico:

os Fundamentos (2ª ed.). Vetor editora.

Pedrozo-Pupo, J. C., Pedrozo-Cortés, M. J., &

Campo-Arias, A. (2020). Perceived stress

associated with COVID-19 epidemic in

Colombia: an online survey. Cadernos de

Saúde Pública, 36(5), e00090520. http://

dx.doi.org/10.1590/0102-311x00090520

(Campinas),

37,

e200067.

http://dx.doi.

org/10.1590/1982-0275202037e200067

Mamun, M. A., & Ullah, I. (2020). COVID-19 suicides

in Pakistan, dying off not COVID-19 fear

but poverty? The forthcoming economic

Actualidades en Psicología, 36(133), 2022.

85

Propriedades psicométricas da COVID Stress Scales (CSS)

Qiu, J., Shen, B., Zhao, M., Wang, Z., Xie, B., & Xu, Y.

Journal of Anxiety Disorders, 72, 102231.

(2020). A nationwide survey of psychological

distress among Chinese people in the

COVID-19 epidemic: Implications and policy

https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2020.102231

Taylor, S., Landry, C. A., Paluszek, M. M., Fergus, T.

A., McKay, D., & Asmundson, G. J. (2020a).

COVID stress syndrome: Concept, structure,

and correlates. Depression and Anxiety, 37(8),

706-714. https://doi.org/10.1002/da.23071

recommendations.

33(2), e100213.

gpsych-2020-100213

General

http://dx.doi.org/10.1136/

psychiatry,

Sakib, N., Bhuiyan, A. I., Hossain, S., Al Mamun,

F., Hosen, I., Abdullah, A. H., Sarker, A.,

Mohiuddin, M. S., Rayhan, I., Hossain, M.,

Sikder, T., Gozal, D., Muhit, M., Islam, S.,

Griffitrhs, M. D., Pakpour, A. H., & Mamun,

M. A. (2022). Psychometric validation

of the Bangla Fear of COVID-19 Scale:

Confirmatory factor analysis and Rasch

analysis. International Journal of Mental

Health and Addiction, 20(5), 2623-2634.

https://doi.org/10.1007/s11469-020-00289-x

Taylor, S., Landry, C. A., Paluszek, M. M., Fergus, T.

A., McKay, D., & Asmundson, G. J. G. (2020b).

Development and initial validation of the

COVID Stress Scales. Journal of Anxiety

Disorders, 72, 102232. https://doi.org/10.1016/j.

janxdis.2020.102232

Usher, K., Bhullar, N., & Jackson, D. (2020). Life in

the pandemic: Social isolation and mental

health. Journal of Clinical Nursing, 29(15-16),

2756-2757. https://doi.org/10.1111/jocn.15290

Vigo, D., Patten, S. B., Pajer, K., Krausz, M., Taylor,

S., Rush, B., Raviola, G., Saxena, S.,

Thornicroft, G., & Yatham, L. N. (2020).

Mental health of communities during the

COVID-19 pandemic. Canadian Journal

of Psychiatry, 65(10), 681-687. https://doi.

org/10.1177/0706743720926676

Souza, A. C., Alexandre, N. M. C., & Guirardello, E.

B. (2017). Propriedades psicométricas na

avaliação de instrumentos: avaliação da

confiabilidade e da validade. Epidemiologia

e Serviços de Saúde, 26(3), 649-659. https://

dx.doi.org/10.5123/s1679-49742017000300022

Tabachnick,B.G.,&Fidell,L.S.(2013).UsingMultivariate

Wang,C.,Pan,R.,Wan,X.,Tan,Y.,Xu,L.,Ho,C.S.,&Ho,R.

C. (2020). Immediate psychological responses

and associated factors during the initial stage

of the 2019 coronavirus disease (COVID-19)

epidemic among the general population in

China. International Journal of Environmental

Statistics (6th ed.). Pearson Education.

Taylor,S.(2019).ThePsychologyofPandemics:Preparing

for the Next Global Outbreak of Infectious

Disease. Cambridge Scholars Publishing.

Taylor, S., & Asmundson, G. (2020). Life in a post-

pandemic world: What to expect of anxiety-

related conditions and their treatment.

Research and Public Health, 17(5), 1729. https://

doi.org/10.3390/ijerph17051729

Actualidades en Psicología, 36(133), 2022.

86