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INTRODUCCIÓN
El Internet se ha convertido en parte importante de la vida diaria, y cada vez se va haciendo más omnipresente, sobre todo en tiempos recientes de pandemia que llevó a las universidades a transformar las metodologías tradicionales de enseñanza en educación virtual a distancia (Papademetriou et al., 2022). El uso del Internet es un fenómeno mundial, con un alcance que supera los cinco mil millones de usuarios; es decir, el 63% de la población de todo el planeta (Hootsuite, 2022). El Internet es, actualmente, un elemento central dentro de la población de adultos emergentes, proporcionando una fuente de comunicación global, información y entretenimiento (Duarte, 2019; Lozano et al., 2022), así como forma parte del desarrollo de la educación (Eynon y Malmberg, 2011) y formación profesional (Király et al., 2020).
A pesar del uso funcional del Internet en el desarrollo juvenil positivo (Gómez-Baya et al., 2022), su uso excesivo puede conducir a la adicción que, por lo general, es descrita como un patrón de conducta de uso excesivo, seguido de la pérdida de control (Paz de Corral, 2010; Stankoviæ y Nešiæ, 2022). Los reportes indican que el Internet, si bien mejora el bienestar y la vida personal, su uso excesivo se ha convertido en un problema de salud mental (Kaess et al., 2021; Lozano et al., 2022; Zhou et al., 2022). Entre los factores negativos se encuentra la adicción a los juegos (Bueno Sáinz, 2021), el bajo rendimiento social ante el uso excesivo de los medios de comunicación (Kirschner y Karpinski, 2010), trastornos de la alimentación (Haderlein y Tomiyama, 2021), y su asociación con la depresión (Zhang et al., 2018; McLafferty et al., 2021; Nguyen et al., 2022; Stankoviæ et al., 2021), la ansiedad (Nguyen et al., 2022; Song et al., 2022) y la calidad del sueño (Alimoradi et al., 2019; Nguyen et al., 2022).
Los estudios indican que los estudiantes universitarios son los más vulnerables a los efectos del uso excesivo de Internet, ya que por sus hábitos y estilo de vida aumentan los factores de riesgo de salud mental (Nguyen et al., 2022), en particular en los estudiantes del área de las ciencias médicas (Ibrahim et al.,2022).Anivel mundial,ladepresión afecta a un tercio de estos estudiantes (Puthran et al., 2016; Stankoviæ y Nešiæ, 2022), con una frecuencia de uso excesivo del Internet cinco veces mayor que en la población universitaria en general (Zhang et al., 2018; Vázquez et al., 2019; Zhou et al., 2022), provocando angustia conducente a la depresión o incluso a la ideación suicida (Stankoviæ y Nešiæ, 2022).
El Ministerio de Salud de Perú reportó que los estudiantes de las universidades públicas y privadas padecen problemas de salud mental, siendo los casos más recurrentes la ansiedad (82%), el estrés (79%) y la violencia (52%) (El Peruano, 2022).Así mismo, se ha reportado que el 22.8% de los estudiantes peruanos de medicina tienen niveles altos de ansiedad (Saravia-Bartra et al., 2020), con una mayor frecuencia en mujeres (Sandoval et al., 2021; Saravia-Bartra et al., 2020) y 33% con síntomas depresivos asociados a una mala calidad de sueño (Obregón-Morales et al., 2020; Silva-Cornejo, 2021). Ante esto, el Ministerio de Educación y el Ministerio de Salud, vienen elaborando documentos normativos para promover estrategias de una buena salud en la comunidad universitaria (El Peruano, 2022).
El presente estudio tuvo como objetivo determinar las asociaciones entre el uso del Internet y la ansiedad, depresión y el índice de la calidad de sueño en estudiantes de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidad Nacional del Altiplano.
MATERIALES Y MÉTODOS
El estudio es de tipo descriptivo, explicativo y de corte transversal, desarrollado durante los meses de mayo a julio de 2022, en la época de clases bajo la modalidad presencial. El estudio se realizó con 226 estudiantes universitarios que representan el 41.6% del total de estudiantes de la Escuela Profesional de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidad Nacional del Altiplano de Puno (Perú). De estos, 152 eran varones (67.3%) y 74 mujeres (32.7%), con edad de 23.4 ± 5.5 años, matriculados del I al X ciclo. La información fue obtenida mediante la aplicación presencial de tres test: ansiedad de Hamilton - HARS; depresión de Hamilton - HDRS y Pittsburgh - PSQI. Las pruebas fueron previamente evaluadas con una muestra piloto de 15 estudiantes.
Los participantes del estudio fueron informados sobre el el número de preguntas, el tiempo que disponían para resolverlas y la importancia para el estudio de responder todas las preguntas para que se consideren válidas y se integren al estudio. Los estudiantes participaron en el estudio de manera voluntaria. E relevante indicar que los estudiantes dentro del campus universitario acceden al Internet por medio de un centro de cómputo en la escuela profesional y varias salas de cómputo en la oficina de tecnología informática de la universidad. Para conocer el uso de internet se adicionó al test la pregunta: "Durante los últimos 30 días ¿Cuántas horas al día, en promedio, has utilizado Internet? con tres opciones de respuesta: menor a 4 h/d, entre 4-6 h/d y mayor a 6 h/d.
Para evaluar la ansiedad en los estudiantes se aplicó el test de ansiedad de Hamilton -HARS (Hamilton, 1959). El test consta de 14 reactivos, cada uno con una escala con varias opciones para marcar como: ausente (0 puntos), leve (1 punto), moderado (2 puntos), grave (3 puntos) y muy grave (4 puntos). La intensidad de ansiedad depende del puntaje: No Ansiedad (0-5 puntos), Leve (6-14), Moderada (15-25), Grave (>25). El tiempo asignado para este test fue de 30 minutos. La consistencia interna del test HARS se determinó con el alfa de Cronbach (Taber, 2018), aplicada a una muestra piloto de 15 participantes, del que se obtuvo un valor equivalente a α=0.93.Este valor indica que el test tiene una consistencia interna excelente.
Para evaluar la depresión se aplicó el test de depresión de Hamilton -HDRS (Hamilton, 1960), recomendada por el Instituto de Salud Mental de los Estados Unidos (Zimmerman et al., 2005). Este test consta de 17 reactivos, cada uno tiene una escala con varias opciones para marcar como: ausente (0 puntos), leve (1 punto), moderado (2 puntos), grave (3 puntos) y muy grave (4 puntos). Los grados de depresión se miden según la puntuación obtenida: No deprimido (07 puntos), Depresión leve (8-13), Depresión moderada (14-18), Depresión grave (19-22) y Depresión muy grave (>23). El tiempo asignado para el desarrollo del test HDRS fue de 40 minutos. La consistencia interna del test HDRS se determinó con el alfa de Cronbach, aplicada igualmente a una muestra piloto de 15 participantes, del que se obtuvo un valor equivalente a α=0.89. Este valor indica que el test tiene una consistencia interna excelente.
Para evaluar el índice de la calidad del sueño, se aplicó el test de Pittsburgh -PSQI (Buysse et al., 1989), que consta de 19 ítems, cada item tiene varias opciones para marcar y su calificación va de 0 a 4 puntos. La calidad de sueño se mide de acuerdo a la puntuación obtenida que va de 0 a 21 puntos, donde a mayor puntaje le corresponde una menor calidad de sueño. El tiempo asignado para el desarrollo del test HDRS fue de 30 minutos. La consistencia interna del test PSQI, se determinó con el alfa de Cronbach, aplicada en forma similar a una muestra piloto de 15 participantes. El valor fue equivalente a α=0.87, el cual indica que el test tiene una consistencia interna excelente. El test considera de manera alternativa cinco preguntas adicionales para ser evaluada en el caso de que los participantes duerman acompañados, preguntas que no fueron utilizadas pues todos los participantes en este estudio manifestaron no dormir acompañados.
Los datos se analizaron mediante el coeficiente de correlación de Pearson y el análisis de regresión lineal múltiple para examinar la asociación del uso excesivo de Internet, la depresión, la ansiedad, y el índice de la calidad de sueño. El análisis de regresión lineal múltiple se utilizó para examinar (a) la ansiedad, la depresión, el uso de Internet y la edad (variables predictoras) predictores del índice de la calidad de sueño (variable criterio); (b) la depresión, el uso de Internet, el índice de la calidad de sueño y la edad, (variables predictoras) predictores de la ansiedad (variable criterio); (c) el índice de la calidad de sueño, la ansiedad, el uso excesivo de Internet y la edad (variables predictoras) fueron predictores de la depresión (variable criterio). Las significancias se calcularon con el software IBM SPSS v.25.
Los resultados indicaron que, durante los 30 días previos al estudio, el 62.4% de los encuestados utilizó el Internet por un tiempo mayor a 6 horas, variando de acuerdo con el tipo de usuario. El promedio de uso de Internet fue de 5.82 ± 0.73 horas. el 92% de los estudiantes eran solteros y el 79.5% solo se dedicaban a los estudios universitarios (Cuadro 1).
Cuadro 1 Características descriptivas de los estudiantes universitarios de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidad Nacional del Altiplano de Puno (2022)
1 5.8 ± 0.7 h/d
2 23.4 ± 5.5 años
El Cuadro 2 muestra coeficientes de correlación positivos y estadísticamente significativos entre las variables de estudio. Las correlaciones fueron moderadas para el uso excesivo de Internet con el índice de la calidad de sueño (r2=0.0635; r=0.252; p<0.001) y la ansiedad (r2=0.1075; r=0,328; p<0.001), mientras que las correlaciones fueron débiles para el uso de Internet y la depresión (r2=0.0164; r=0.128; p<0.01). Además, se encontró una correlación moderada entre el índice de la calidad de sueño con la depresión (r2=0.1361; r=0.369; p<0.001) y la ansiedad (r2=0.1376; r=0.371; p<0.001), y una correlación moderada entre la depresión y la ansiedad (r2=0.1475; r=0.384; p<0.001).
Cuadro 2 Correlaciones entre el uso de Internet, índice de la calidad de sueño, depresión y ansiedad en estudiantes de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidad Nacional del Altiplano de Puno (2022)
* p<0.01; ** p<0.001
La depresión, la ansiedad, el uso excesivo de Internet y la edad de los encuestados fueron predictores positivos del índice de la calidad de sueño (modelo general: R2 = 0.249; p<0.001). En el modelo predictivo del índice de la calidad de sueño, los coeficientes estandarizados β indican que, la depresión (β = 0.292; p<0.001) y la ansiedad (β = 0.229; p<0.001) son los aspectos que más contribuyen (p<0.001) desfavorablemente en el índice de la calidad de sueño de los estudiantes, mientras que la edad (β = 0.133; p<0.01) y el uso de internet (β = 0.178; p<0.01) son aspectos que igualmente contribuyen de manera desfavorable (p<0.01) en el índice de calidad de sueño (Cuadro 3). Es importante señalar que a mayor índice la calidad de sueño es pésima.
Cuadro 3 Modelo de regresión lineal múltiple para la predicción del índice de la calidad de sueño de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidad Nacional del Altiplano de Puno (2022)
* p<.01; ** p<.001
El Cuadro 4 muestra que la depresión, el uso de Internet y el índice de la calidad de sueño fueron predictores positivos de la ansiedad, mientras que la edad fue un predictor negativo asociado a la ansiedad (modelo general: R2 = 0.262, p<0.001). Para el modelo predictivo de la ansiedad, los coeficientes estandarizados β indican que, la depresión (β = 0.276; p<0.001), el uso de internet (β = 0.240; p<0.001), y el índice de la calidad de sueño (β = 0.209; p<0.001) son los aspectos que más contribuyen (p<0.001) en la ansiedad de los estudiantes, mientras que la edad (β = -0,092; p<0.01) es el aspecto que contribuye de manera negativa (p<0.01) en la prevalencia de la ansiedad.
Cuadro 4 Modelo de regresión lineal múltiple para la predicción de la ansiedad en estudiantes de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidad Nacional del Altiplano de Puno (2022)
* p<.01; ** p<.001
El Cuadro 5 muestra que el índice de la calidad de sueño, la ansiedad y el uso excesivo de Internet son predictores positivos de la depresión, mientras que la edad fue un aspecto negativo asociado a la depresión (modelo general: R2 = 0.268; p<0.001). En el modelo predictivo de la depresión, los coeficientes estandarizados β indican que, el índice de la calidad de sueño (β = 0.250; p<0.001) y la ansiedad (β = 0.236; p<0.001) fueron los aspectos que más contribuyen (p<0.001)) en la depresión de los estudiantes y el uso excesivo de Internet (β = 0.082; p<0.01) tiene una contribución positiva en la prevalencia de la depresión, mientras que la edad (β = -0.200; p<0.001) es el aspecto que contribuye de manera negativa (p<0.001) en la prevalencia de la depresión.
DISCUSIÓN
El uso excesivo de Internet provoca hábitos de comportamiento disfuncionales en niños evitando la comunicación con la vida real, ocasionando un aislamiento social (Pakalniðkienë et al., 2020). Además, los ritmos circadianos disfuncionales afectan la calidad de sueño (Semsarian et al., 2021). En el presente estudio se determinó que el uso excesivo de Internet predice desfavorablemente el índice de la calidad de sueño, la depresión y la ansiedad en los estudiantes de medicina veterinaria y zootecnia de la Universidad del Altiplano (Cuadros 3, 4 y 5), tal y como ha sido reportado para estudiantes de medicina (Sandoval et al., 2021; Stankoviæ y Nešiæ, 2022) y de otras carreras profesionales (Jovanoviæ et al., 2021).
El primer modelo de regresión lineal múltiple demostró que la depresión y la ansiedad son los factores que más contribuyen de manera desfavorable (p<0.001) en la calidad de sueño de los estudiantes, mientras que la edad y el uso de Internet contribuyen con menor intensidad respecto a la ansiedad y depresión (p<0.01) (Cuadro 3). Esto implica, que la ansiedad, depresión, el uso excesivo de Internet y la edad, son los predictores de la calidad de sueño en estudiantes de medicina veterinaria y zootécnia. Investigaciones similares han reportado que la ansiedad y depresión son aspectos desfavorables en la calidad de sueño con consecuencias directas en su desempeño (Ibrahim et al., 2022), así mismo, el uso excesivo de Internet causa efectos negativos directos sobre la calidad del sueño, cuyas consecuencias directas en la salud mental estudiantil (Alimoradi et al., 2019; Zhang et al., 2018). Por otro lado, cursar una carrera profesional de las ciencias médicas exige al estudiante una sobrecarga de actividades académicas que causa serios problemas en la calidad de sueño (Vázquez et al., 2019; Silva-Cornejo, 2021; Lozano et al., 2022).
El segundo modelo de regresión reveló que la depresión, el uso de internet y el índice de la calidad de sueño fueron predictores positivos de la ansiedad, mientras que la edad fue un predictor negativo asociado a la ansiedad de los estudiantes (Cuadro 4). Los estudiantes universitarios de las ciencias médicas que se encuentran deprimidos y con mala calidad de sueño son propensos a padecer síntomas de ansiedad, debido al trabajo agotador que tienen que realizar (Huamaní, 2013; Jovanoviæ et al., 2021; Mehareen et al., 2021; Sandoval et al., 2021). Alternativamente, la ausencia de actividades sociales y la falta de alegría debido al uso excesivo de Internet aumentan los niveles de ansiedad y depresión, extendiéndose más hacia un estado de ánimo con emociones negativas (Steiner-Hofbauer y Holzinger, 2020). Por otro lado, la edad fue un predictor negativo de la ansiedad. Este hecho es frecuente en los estudiantes de medicina, ya que en los primeros años de estudio los estudiantes se enfrentan a mayores niveles de ansiedad relacionadas con el uso de internet, las horas frente a una pantalla y las horas de sueño (Sandoval et al., 2021).
El tercer modelo de regresión evidenció que el índice de la calidad de sueño, la ansiedad y el uso excesivo de Internet fueron los predictores positivos de la depresión, mientras que la edad fue un aspecto negativo asociado a la depresión. El mecanismo subyacente a la asociación entre el uso excesivo de Internet, la ansiedad y la mala calidad de sueño conduce a un aumento de la depresión, que consiste en la incapacidad para controlar o neutralizar los factores estresantes (Hill et al., 2012; Kaess et al., 2021). El uso excesivo de Internet afecta en la baja participación de los estudiantes en actividades sociales (Kuss et al., 2014) y a la vez conduce a un mayor nivel de ansiedad y malestar (Young, 1998). En los próximos años, los estudiantes de las ciencias médicas pueden experimentar una angustia mental cada vez más con mayor intensidad, ya que el uso del Internet crece exponencialmente y se han convertido en un componente integral de la profesión médica (Vázquez et al., 2019; Stankoviæ y Nešiæ, 2022). Así mismo, es importante señalar que la edad fue un predictor negativo de la depresión.
La Medicina Veterinaria y Zootecnia es una carrera con doble fortaleza y una carga académica alta, múltiple y compleja que se caracteriza por una formación a presión. A diferencia de la Medicina Humana que estudia una sola especie, la Medicina Veterinaria y Zootecnia estudia a un conjunto de especies animales, ligadas a la vida del ser humano, con énfasis en la relación salud animal salud humana -salud ambiental, en el marco del paradigma Una Sola Salud para la prevención y el control de enfermedades zoonóticas emergentes y reemergentes (Subedi et al., 2022).
CONCLUSIONES
El estudio encontró evidencia sólida de que el uso excesivo de Internet contribuyó significativamente en los niveles de ansiedad (p<0.001), depresión (p<0.01) y en la calidad de sueño (p<0.001) de los estudiantes de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidad del Altiplano, lo que resultó en la propagación de emociones de ansiedad y depresión.
