La salud representa mucho más que la ausencia de enfermedad. En efecto, debe ser entendida en sentido amplio como “un estado de bienestar total que incluye el bienestar físico, mental y social” (Salanova, Martínez & Llorens, 2014, p. 23). La psicología organizacional positiva, en particular, consiste en el estudio científico del funcionamiento óptimo de la salud de los individuos y grupos en contextos organizacionales. Tiene como propósito desarrollar organizaciones saludables que permitan mejorar la calidad de vida laboral y potenciar el bienestar psicosocial en el trabajo (Pujol-Cols & Arraigada, 2018). A diferencia de otros enfoques mayormente centrados en los trastornos, las aflicciones y las enfermedades asociadas al trabajo (por ejemplo, el burnout), la psicología organizacional positiva focaliza su atención en el estudio de los mecanismos individuales, grupales y organizacionales que contribuyen a la experimentación de estados positivos, como la salud y el bienestar.

Numerosas investigaciones han demostrado que el grado en que los individuos experimentan actitudes positivas hacia el trabajo, como por ejemplo satisfacción laboral, no sólo tiene fuertes implicaciones para la efectividad organizacional (p. ej., Diestel, Wegge & Schmidt, 2014; Flickinger, Allscher & Fiedler, 2016; Tziner, Waismal-Manor, Vardi & Brodman, 2008; Ziegler, Hagen & Diehl, 2012), sino también para la conservación de la salud (p. ej., Grant, Wardle & Steptoe, 2009; Tsaousis, Nikolaou, Serdaris & Judge, 2007). En este sentido, existe evidencia que señala que el trabajo ejerce un rol protector en la salud de los individuos cuando logra brindarles las condiciones necesarias para que satisfagan sus necesidades personales (Satuf, Monteiro, Pereira, Esgalhado, Marina Afonso & Loureiro, 2018). A modo de ejemplo, en un meta-análisis realizado sobre 485 investigaciones publicadas en PsycINFO, PubMed, Social Sciences Citation Index, Arts & Humanities Citation Index y ERIC, Faragher, Cass y Cooper (2013) reportan correlaciones moderadas y estadísticamente significativas entre la satisfacción laboral y numerosas variables vinculadas con la salud mental, tales como el distrés (r = -0,31), la depresión (r = -0,37), la ansiedad (r = -0,35), el bienestar psicológico (r = 0,32) y el burnout (r = -0,41). Sin embargo, los autores señalan que la relación entre la satisfacción laboral y la salud física (r = 0,24) suele ser más débil que la identificada entre la satisfacción laboral y la salud mental. Esto ocurre especialmente en el caso de las sintomatologías físicas más graves, como las enfermedades cardiovasculares (r = -0,11) y los desórdenes musculo-esqueléticos (r = -0,08).

Una explicación tentativa a las relaciones entre la satisfacción laboral, la salud mental y la salud física podría hallarse en la denominada hipótesis del derrame (spillover hypothesis). Desde esta perspectiva, el trabajo representa una dimensión central en la vida de los individuos, que les confiere un sentido profundo de propósito y significado, siendo al mismo tiempo altamente instrumental para la satisfacción de un abanico de necesidades superiores, como el crecimiento personal (Weir, 2013). Asimismo, puesto que los empleados más satisfechos tienden a poseer mayores niveles de work engagement (Pujol-Cols & Lazzaro-Salazar, 2018), también resultan más proclives a sentirse plenos durante el ejercicio de las tareas con las que se hallan psicológicamente implicados, experimentando, en consecuencia, emociones más positivas durante el ejercicio de su rol, como placer, alegría, entusiasmo, felicidad y disfrute (Bakker & Demerouti, 2014). Por estas razones, la satisfacción laboral constituye un determinante fundamental del bienestar subjetivo (Diener & Tay, 2017) y la satisfacción con la vida (Bowling, Eschleman & Wang, 2010; Unanue, Gómez, Cortez, Oyanedel & Mendiburo-Seguel, 2017), encontrándose, como resultado, positivamente relacionada con la experimentación de estados mentales más saludables (Bakker & Demerouti, 2014). Se espera que individuos en estas condiciones tiendan, a su vez, a gozar de una mejor salud física (Zhong, You, Gan, Zhang, Lu & Wang, 2009).

Por el contrario, tal y como señalan Faragher et al. (2013), cuando los individuos sienten que su trabajo no es capaz de satisfacer sus necesidades personales, tienden a sentirse infelices, insuficientemente valorados e insatisfechos. Esto suele conducir a la experimentación de distrés, ansiedad, depresión y agotamiento, elementos que contribuyen a dañar la salud mental en el mediano plazo. Asimismo, cuando estos estados negativos se prolongan de manera sostenida a través del tiempo, amenazan con perjudicar la salud física de los individuos, encontrándose asociados con diversos trastornos y aflicciones, como migrañas, dolores de espalda, tensión ocular, privación de sueño, mareos, fatiga, problemas gastrointestinales, entre otros (Nixon, Mazzola, Bauer, Krueger & Spector, 2011).

Si bien no fue posible encontrar ninguna investigación previa publicada que haya examinado las relaciones entre la satisfacción laboral, la salud mental y la salud física en el contexto de la profesión gerencial en Argentina, con sustento en la evidencia discutida en los párrafos precedentes, se propone la siguiente hipótesis:

Hipótesis 1: La satisfacción laboral exhibirá efectos directos e indirectos sobre la salud física por medio de la salud mental. La proposición anterior se representa en la figura 1.

Figura 1 Figura 1 Modelo hipotetizado de mediación Fuente: elaboración propia.

Se empleó un diseño cuantitativo, correlacional y no experimental, sustentado en una estructura de datos de corte transversal, consistente en una muestra no probabilística de gerentes argentinos. Cabe destacar que el presente artículo reporta los resultados de la primera etapa (de un total de tres) de un proyecto más amplio focalizado en el estudio del bienestar de trabajadores argentinos insertos en ocupaciones altamente demandantes.

La muestra se compuso por un total de 124 gerentes que, al momento de la recolección de los datos, eran estudiantes avanzados de un programa de Maestría en Administración de Negocios, dictado en modalidad part-time. Los participantes tenían desempeño en organizaciones públicas o privadas de la ciudad de Mar del Plata, la segunda ciudad más grande en términos de cantidad de habitantes de la Provincia de Buenos Aires, Argentina (ver INDEC, 2010). La muestra estaba distribuida según se describe a continuación: el 64,66% de los participantes se encontraban en relación de dependencia en el sector privado, el 16,38% en relación de dependencia en el sector público, y el 18,97% ejercían el rol de consultores con una categoría equivalente o superior a senior, manifestando además ejercer la profesión de manera independiente. El 62,07% de los participantes eran hombres y el 37,93% mujeres. Adicionalmente, el 55,17% estaban casados o conviviendo con su pareja y el 71,55% trabajaban más de 40 horas semanales (full-time). La edad varió entre 26 y 65 años, con una media de 36,57 y un desvío estándar de 8,89. La totalidad de los participantes indicaron poseer personal a cargo. La antigüedad en el ejercicio de la profesión osciló entre 5 y 40 años, con una media de 11,50 y un desvío estándar de 8,03. En cuanto a la antigüedad en la organización actual, la misma varió entre 8 meses y 29 años, con una media de 8,53 y un desvío estándar de 7,49. Finalmente, la antigüedad en el cargo actual osciló entre 8 meses y 26 años, con una media aritmética de 4,93 y un desvío estándar de 4,86.

En primer lugar, se solicitó al coordinador del programa su autorización para enviar a todos los cursantes de las tres cohortes activas (N = 241) un correo electrónico con una invitación a participar del estudio y un enlace a un cuestionario virtual, desarrollado a través de la herramienta Google Forms. La encuesta estuvo precedida por una descripción de los propósitos de la investigación y un formulario de consentimiento informado. Sólo se dio acceso a los participantes al cuestionario cuando dicho formulario fue aceptado digitalmente. Si bien las invitaciones fueron enviadas desde una dirección institucional, se aclaró a los participantes que cualquier información que permitiera identificarlos sería estrictamente confidencial, y que sólo los investigadores principales de este estudio tendrían acceso a los datos recolectados (ver Declaración de Helsinki de 1964 y Declaración de Singapur de 2010). También se detallaron en el consentimiento informado los beneficios y riesgos de participar en el estudio, y se recordó a los participantes que podrían abandonarlo en cualquier momento, sin sufrir por ello ningún tipo de consecuencia. Dado que era posible que los participantes desempeñaran más de una actividad profesional, se les solicitó que respondieran la encuesta exclusivamente desde su experiencia en su ocupación principal, la cual debía coincidir con la oportunamente declarada en la sección de datos sociodemográficos. Del total de 125 cuestionarios devueltos, uno de ellos fue eliminado debido a que presentó excesivos valores perdidos en todas las escalas, quedando la muestra final conformada por 124 participantes.

Satisfacción laboral. Se examinaron los componentes afectivos de la satisfacción laboral (Pujol-Cols & Dabos, 2018) a través de una versión en español del Brief Index of Affective Job Satisfaction (BIAJS; Thompson & Phua, 2012), validada en el contexto argentino por Pujol-Cols y Dabos (2019). Este instrumento consistió en 4 reactivos y una escala de 5 niveles (1 = “totalmente en desacuerdo”, 5 = “totalmente de acuerdo”). Los niveles de consistencia interna de la escala resultaron adecuados (α = 0,88).

Salud mental. La salud mental fue examinada empleando una escala ad hoc, desarrollada específicamente para los fines de esta investigación. La misma se compuso por un total de 8 reactivos (ver Tabla 1) y una escala estilo Likert de 6 niveles (1 = “nunca”, 6 = “siempre”). Los puntajes asignados a cada ítem fueron revertidos y re-expresados en términos positivos para que reflejen mayores niveles de salud mental. La consistencia interna de esta escala fue satisfactoria (α = 0,92). Dado que este instrumento fue desarrollado ad hoc para esta investigación, además de analizar su consistencia interna, se examinó su estructura factorial y validez convergente, elementos que componen la validez de constructo. Los resultados del análisis factorial confirmatorio brindaron un soporte satisfactorio al modelo unidimensional de salud mental, χ²(124, 18) = 20,58, n.s., CFI = 0,997, GFI = 0,960, TLI = 0,995, RMSEA = 0,034, SRMR = 0,027. Asimismo, la varianza media extraída (AVE) se estimó en 0,64, lo que indica niveles satisfactorios de validez convergente (Fornell & Larcker, 1981; Hair, Black, Babin, & Anderson, 2010).

Salud física. La salud física fue evaluada empleando la versión en español del Physical Symptoms Inventory (PSI; Spector & Jex, 1998), instrumento que examina el grado de presencia de 18 síntomas relacionados con la salud física durante un período de 30 días, a través de una escala compuesta por tres valores (3 = “nunca”, 2 = “sí, pero no acudí al médico”, 1 = “sí, y acudí al médico”). Es importante destacar que la versión en español del PSI ya ha sido empleada previamente en el contexto argentino por Pujol-Cols (2018), donde verificó poseer propiedades psicométricas satisfactorias. En la presente investigación, la consistencia interna del PSI fue adecuada (α = 0,80).

Con el propósito de contrastar el modelo teórico propuesto en la Figura 1, se realizó un análisis de ecuaciones estructurales en IBM SPSS Amos (versión 22). De manera previa, se verificó que los datos dieran cumplimiento al supuesto de normalidad multivariante, examinando los niveles de asimetría y curtosis multivariante por medio de la prueba de Mardia (Mardia, 1985). En la determinación de los valores críticos, se empleó el estándar de 5 sugerido por Bentler (2006). Dado que los resultados de la prueba de Mardia revelaron el incumplimiento del supuesto de normalidad multivariante, se utilizó el método bootstrap de Bollen-Stine (Bollen & Stine, 1992) para corregir los p-valores de las pruebas χ². El modelo hipotetizado incluyó una variable exógena latente (la satisfacción laboral) y dos variables endógenas latentes (la salud física y la salud mental). En la especificación de los modelos, se siguieron las recomendaciones metodológicas de Bagozzi y Edwards (1998) de emplear un modelo de desagregación parcial, el cual consiste en la creación de dos o más variables observadas agregadas para cada variable latente (Dabholkar, Thorpe & Rentz, 1996). El empleo de modelos de desagregación parcial suele ser la alternativa más apropiada cuando se cuenta con muestras pequeñas o moderadas, puesto que tiende a mejorar los índices de ajuste al reducir la cantidad de parámetros a ser estimados (Pujol-Cols & Arraigada, 2017; Rocha & Chelladurai, 2012). Siguiendo este enfoque, en lugar de introducir la totalidad de los reactivos de los cuestionarios como las variables observadas de cada una de las variables latentes, se construyeron parcelas para cada una de ellas (Bagozzi & Edwards, 1998, para una descripción detallada del método), asignando los ítems a cada una de manera aleatoria (Rocha & Chelladurai, 2012).

En la evaluación del modelo se siguieron las recomendaciones de Bollen (1989) de reportar y comparar distintos índices de ajuste, tales como el estadístico chi-cuadrado (χ²), el índice comparativo de ajuste (CFI por sus siglas en inglés), el índice de bondad del ajuste (GFI por sus siglas en inglés), el índice de Tucker-Lewis (TLI por sus siglas en inglés) y el error medio cuadrático de aproximación (RMSEA por sus siglas en inglés). Si bien no existe consenso absoluto sobre los valores críticos de cada índice de ajuste (Marsh, Hau & Wen, 2004), de acuerdo a lo señalado por Byrne (2001), valores de CFI, TLI o GFI superiores a 0,90 y de RMSEA similares a 0,08 indican un buen ajuste a los datos. En cuanto a los resultados de la prueba chi-cuadrado, tales valores fueron interpretados con cautela al presentar este estadístico la limitación de ser muy sensible al tamaño muestral (Hooper, Coughlan & Mullen, 2008). Finalmente, con el fin de determinar si los resultados del estudio daban soporte a la hipótesis de mediación, se calcularon los efectos directos, indirectos y totales; sus niveles de significatividad y los intervalos de confianza (MacKinnon, Fairchild & Fritz, 2007; Preacher, Zhang & Zyphur, 2011) mediante bootstrapping (1000 muestras), utilizando el método de máxima verosimilitud (Rucker, Preacher, Tormala & Petty, 2011).

En las tablas 1 y 2 se presentan, respectivamente, los niveles reportados de salud mental y salud física. Como puede observarse en la tabla 1, más del 75% de los gerentes declararon haberse sentido estresados, cansados, tensos, nerviosos, desanimados y/o agotados mentalmente durante los 30 días anteriores a realizarse esta investigación. Además, más de un tercio del total de los gerentes reportaron haber padecido dolores de espalda, problemas de sueño, dolores de cabeza, indigestión ácida, tensión ocular y/o fatiga durante el mes previo a la realización de este estudio. Más aún, entre el 10% y el 25% de los gerentes declararon haber experimentado durante este lapso síntomas más severos, como trastornos estomacales, erupciones cutáneas y/o diarrea. Sólo una proporción cercana al 10% reportó haber experimentado los síntomas más preocupantes del listado, como problemas de respiración, dolores en el pecho, fiebre, calambres estomacales, infecciones y/o mareos (ver tabla 2).

Tabla 1 Tabla 1 Prevalencia de indicadores de salud mental Fuente: elaboración propia.

Notas: Frecuencia baja = puntajes promedio inferiores a 2 puntos, Frecuencia moderada = puntajes promedio mayores o iguales a 2 puntos y menores a 4 puntos, Frecuencia alta = puntajes promedio iguales o superiores a 4 puntos. Valores expresados en porcentajes.

Tabla 2 Tabla 2 Prevalencia de sintomatología física Fuente: elaboración propia. Valores expresados en porcentajes.

En la tabla 3 se presentan las medias, desviaciones estándar y correlaciones entre las variables del estudio. Como puede observarse, los niveles de satisfacción laboral, salud mental y salud física fueron, en promedio, moderados en la muestra. Por otro lado, la satisfacción laboral exhibió correlaciones positivas y estadísticamente significativas con la salud mental, no así con la salud física.

Tabla 3 Tabla 3 Medias, desviaciones estándar y correlaciones entre las variables del estudio Fuente: elaboración propia.

Notas: M = Media, DE = Desviación estándar, * p < 0,0001. Los niveles de consistencia interna (coeficiente alfa de Cronbach) se hallan reportados sobre la diagonal principal en cursivas.

Dado que la correlación observada entre la salud mental y la salud física fue ligeramente elevada, se decidió analizar la validez discriminante entre estas dos escalas a través de un AFC, en el que se contrastaron dos modelos competitivos en Amos (para una descripción más detallada del método ver Alarcon & Lyons, 2011; Pujol-Cols & Lazzaro-Salazar, 2018). En el primer modelo, la salud mental y la salud física fueron ingresadas como dos variables latentes relacionadas. En el segundo, se hipotetizó que las variables observadas correspondientes a cada una saturarían en un único constructo latente. Se utilizaron las diferencias en el estadístico χ² para comparar el nivel de ajuste provisto por ambos modelos. Los resultados del AFC revelaron que la caída en el estadístico χ² al pasar de un modelo al otro es estadísticamente significativa (∆χ² = 110,86, p < 0,0001), lo que indica que el modelo que propone la salud física y la salud mental como dos factores separados, aunque relacionados, es el que brinda el mejor ajuste a los datos.

Dado que la satisfacción laboral, la salud mental y la salud física fueron examinadas en el mismo momento temporal, situación que puede conducir al denominado sesgo de método común, se decidió realizar la prueba de un factor de Harman (Harman’s one factor test). Para ello, las variables del estudio fueron simultáneamente introducidas en un análisis factorial exploratorio. Los resultados revelaron que el factor único sólo explicó el 27,54% de la varianza total, porcentaje que es inferior al nivel crítico del 50% señalado por Podsakoff, McKenzie, Lee & Podsakoff (2003). Esto indica que el sesgo de método común no afectó de manera significativa los resultados del estudio.

Con el propósito de contrastar la hipótesis 1 se construyó un modelo de ecuaciones estructurales en Amos (versión 22). El método de estimación fue el de máxima verosimilitud. El modelo estimado incluyó una variable latente exógena (la satisfacción laboral) y dos variables latentes endógenas (la salud mental y la salud física). Los estadísticos obtenidos para el modelo hipotetizado – χ² (11, N = 124) = 15,00; p > 0,10; CFI = 0,99; GFI = 0,97; RMSEA = 0,05; TLI = 0,98; PNFI = 0,51 – indicaron un ajuste aceptable a los datos. Como puede observarse en la Figura 2, los resultados mostraron que aquellos directivos que experimentaron mayor satisfacción laboral tendieron a poseer estados mentales más saludables (β = 0,27, p < 0,05), lo que, a su vez, se encontró relacionado con una mejor salud física (β = 0,73, p < 0,01).

Con la finalidad de examinar la significatividad del efecto de mediación, se realizó la prueba de Sobel, utilizando para ello el software diseñado por Preacher y Leonardelli (2017). La hipótesis alternativa consiste en que la relación entre la variable independiente y la dependiente es un efecto indirecto que existe como resultado de la influencia de un mediador. Los resultados revelaron que la mediación identificada es estadísticamente significativa (z = 3,34; SE = 0,02; p < 0,0001).

Figura 2 Figura 2 Modelo de relaciones estructurales Fuente: elaboración propia.

Con el propósito de evaluar si los resultados del análisis de ecuaciones estructurales daban, efectivamente, soporte a la hipótesis de mediación, se procedió a calcular y analizar, mediante bootstrapping (1000 muestras) y utilizando el método de máxima verosimilitud, 1) los efectos directos, indirectos y totales, 2) sus niveles de significatividad y 3) los intervalos de confianza al 95% (MacKinnon, Fairchild & Fritz, 2007; Preacher, Zhang y Zyphur, 2011). El enfoque adoptado en este estudio para el análisis de las relaciones de mediación es superior al método tradicional propuesto por Baron y Kenny (1986), el cual ha sido fuertemente criticado en los últimos años (MacKinnon, 2000; MacKinnon et al., 2007).

Como puede observarse en la tabla 4, el efecto indirecto de la satisfacción laboral sobre la salud física, a través de la salud mental, fue estadísticamente significativo (coeficiente estandarizado = 0,20; p < 0,01; 0,05 ≤ 95% B-CCI ≤ 0,36). En cambio, los resultados indicaron que los efectos directos y totales de la satisfacción laboral sobre la salud física no fueron estadísticamente significativos.

Tabla 4 Tabla 4 Efectos directos, indirectos y totales Fuente: elaboración propia.

Nota. N = 124. SL = Satisfacción laboral, SM = Salud mental, SF = Salud física, 95% B-CCI = intervalos de confianza corregidos al 95%