El objetivo de este artículo fue analizar las afectaciones personales y organizacionales derivadas del confinamiento por COVID-19 en México. Se utilizó una estrategia asociativa y un diseño predictivo transversal. Participaron 724 trabajadores, de los cuales el 61,6% eran mujeres. Se aplicó una escala sobre afectaciones derivadas por el confinamiento y otra sobre apoyo empresarial para el trabajo ante la COVID-19. Se realizaron análisis factoriales con rotación ortogonal y regresiones múltiples lineales. Se encontraron coeficientes de confiabilidad por alfa de Cronbach de moderados a altos: 0,867 y 0,842. Los resultados resaltan la importancia del liderazgo y la dinámica diaria del trabajador sobre la productividad durante el confinamiento. Ambas escalas presentaron una adecuada estructura factorial y pueden ser utilizadas por organizaciones mexicanas.

Objetivo: Medir la relación entre variables sociodemográficas, variables laborales y la frecuencia del usode las tecnologías, con el nivel de tecnoansiedad, tecnofatiga y tecnoadicción como experiencias deltecnoestrés, en una muestra de adolescentes, jóvenes y adultos mexicanos. Método: Se aplicaron las escalas para medir tecnoestrés y tecnoadicción de Cazares & Villavicencio(2019) y un cuestionario de variables sociodemográficas y laborales de elaboración propia, a un total de981 participantes mexicanos entre 13 y 69 años, utilizando la herramienta de formularios de Google. Losdatos obtenidos fueron sometidos a un análisis de nivel descriptivo, correlacional e inferencial (Kerlinger& Lee, 2002), con ayuda del programa estadístico SPSS v.20. Resultados: Respecto a la tecnofatiga, los resultados arrojaron diferencias significativas por sexo (U =104026.50, p=.037) y antigüedad en el trabajo [χ2(3) = 11.213, p = .011] y una significancia marginalpor estado civil (U = 78329.00, p=.058). En cuanto a la tecnoadicción, se encontraron diferencias significativaspor estado civil (U = 76121.50, p=.012) y ocupación [χ2(2) = 4.698, p =.008]. Con relación a latecnoansiedad, fueron arrojadas diferencias significativas por tipo de empresa (U = 61348.00, p=.049).Finalmente, se encontró que las personas con mayor nivel de escolaridad, los directivos y los empresariosindependientes, presentaron mayor tecnoansiedad, tecnofatiga y tecnoadicción. Conclusiones: Los resultados permiten afirmar que en México existe la presencia de tecnoestrés.Además, se demuestra la relación entre las experiencias del tecnoestrés y variables sociodemográficas(sexo, estado civil, ocupación y escolaridad) y laborales (antigüedad laboral, tipo de empresa y nivel depuesto). Los resultados constituyen las primeras aportaciones de la investigación del tecnoestrés enMéxico, país que impulsa el uso de la tecnología.

La tecnoadicción aparece cuando una persona genera una dependencia psicológica hacia un dispositivo tecnológico, lo que implica un uso excesivo y compulsivo. El propósito de este estudio, fue adaptar y validar la Escala de Tecnoadicción incluida en el Cuestionario RED-Tecnoestrés de Salanova et al. (2013), en una población de 1,270 trabajadores mexicanos de edades entre los 18 y 69 años, donde el 62.39% fueron mujeres. El estudio fue de tipo cuantitativo no experimental, ex post facto. Los datos fueron obtenidos mediante un muestreo no probabilístico por conveniencia. La estructura factorial resultante del análisis factorial exploratorio (varimax), quedó compuesta por dos factores, que explican el 60.79% de la varianza. El análisis factorial confirmatorio corroboró el modelo teórico de Llorens et al. (2011), que incluye el uso excesivo de la tecnología, compuesto por tres reactivos y uso compulsivo de la tecnología, compuesto por cinco reactivos con un buen ajuste (α=.845, NFI=.965, TLI=.958, CFI=.971 y RMSEA=.066) lo que sugiere que el instrumento es apto para medir tecnoadicción en población mexicana.

Se evaluaron los niveles del síndrome Boreout en trabajadores mexicanos, utilizando la Escala de Síndrome de Boreout, adaptada para la población mexicana (Barrios & Velasco, 2016). Se realizó un estudio no experimental, de corte tras­versal. Participaron 268 trabajadores con edades entre 19 y 70 años, de las generaciones baby boomer, x y millennial, de los cuales el 54% fueron hombres. Se esperaba que el síndrome se presentara en niveles altos en millennials, en niveles moderados en la generación x y en niveles bajos en baby boomers. No obstante, se encontró que los niveles del síndrome de Boreout fueron generalmente bajos y no difirieron entre generaciones (F (2, 265)=2.597, p>.05). Se discute sobre la necesidad de seguir desarrollando métodos para evaluar el síndrome de boreout con la finalidad de diseñar intervenciones efectivas para su tratamiento y medidas preventivas para el mismo.

Introducción: El engagement y el optimismo aportan a la salud mental, por tanto, es importante avanzar en la investigación de estos fenómenos psicológicos poco estudiados en Colombia. Objetivo: Analizar la relación entre el engagement y el optimismo en un grupo de trabajadores colombianos, e identificar el papel predictivo de la edad y la antigüedad en la organización en el engagement y el optimismo. Materiales y métodos: Se utilizó una estrategia asociativa donde participaron 298 trabajadores (M=124-H=174) de una organización del sector telecomunicaciones. Se aplicó un cuestionario sociodemográfico, el Utrecht Work Engagement Scale-17 y el Life Orientation Test. Las hipótesis se probaron mediante correlación de Pearson, análisis de varianza y modelo de regresión lineal múltiple de pasos sucesivos. Resultados: Las dimensiones del engagement se correlacionaron con el optimismo vigor (r=0,42, p<0,01), dedicación (r=0,26, p<0,01) y absorción (r=0,20, p<0,01)). Conjuntamente, se encontraron diferencias en la dedicación en función de la edad (p=0,01) y la antigüedad (p=0,04). Los modelos predictivos reportaron asociaciones entre edad y vigor (β=0,25, t=4,2, p<0,000), dedicación (β=0,202, t=3,38, p<0,001) y absorción (β=0,145, t=2,4, p<0,017). Conclusiones: Existe una relación positiva entre engagement y optimismo. En este estudio la edad es un predictor del engagement, pero no del optimismo.