Modelo de envejecimiento activo: causas, indicadores y predictores en adultos mayores en Chile Translated title: Active aging model: causes, indicators, and predictors in Chilean elderly people

Abstract

Resumen 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.

Translated abstract

Abstract 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.