Introducción
En la actualidad, el internet se ha convertido en una herramienta prácticamente indispensable de la vida diaria. Esto se debe a que su uso no se ha limitado a las telecomunicaciones y el entretenimiento, sino que en los últimos años ha cobrado gran importancia en las áreas de educación y salud pública.1,2,3 No obstante, pese a su utilidad, existen algunos casos en los que su uso excesivo empieza a generar cierta dependencia en los usuarios, y provoca así el trastorno conocido como adicción a internet (AI).3
Actualmente la AI posee más de una definición aceptada, así como criterios diagnósticos diversos.3,4) En términos generales, se considera como una dependencia psicológica producto del uso patológico del internet, que provoca cambios a nivel personal, familiar y social. Además, abarca un conjunto de síntomas y características disfuncionales que terminan generando problemas en la salud física y mental de la persona.5,6
La AI se ha relacionado frecuentemente con trastornos psiquiátricos, entre ellos los relacionados con la calidad de sueño.7,8 Este tema ha ido cobrando importancia en los últimos años debido a su incremento y la magnitud de los problemas relacionados, pudiendo afectar seriamente la calidad de vida y la productividad de las personas.9
El interés por el estudiante de Medicina radica en la exigencia actual de decisiones basadas en el conocimiento (medicina basada en evidencia), lo cual implica mantenerse en constante actualización. Dado que el internet resulta una herramienta necesaria para esto, el estudiante de Medicina se encuentra continuamente propenso a sufrir conductas adictivas.10 Además, debido a la intensidad de estudio y variedad de horarios, se ve forzado a tener ciclos irregulares de sueño, lo cual puede repercutir negativamente en su contexto físico, mental y académico.11,12
A nivel mundial, pocos son los estudios que abordan el tema en conjunto de adicción a internet y trastornos del sueño en la población referida.13,14,15 En nuestro medio, solo hemos encontrado un estudio similar, en el cual reportan una asociación entre dependencia a Facebook y mala calidad de sueño en estudiantes de Medicina de una universidad peruana.16
Debido a la relevancia del tema y el poco reporte en la población de estudiantes de Medicina, el objetivo del presente estudio es evaluar la adicción a internet y la calidad de sueño en estos estudiantes de una universidad peruana. Además de identificar variables sociodemográficas y académicas relacionadas con su presencia.
Material y Métodos
Se realizó un estudio transversal analítico en estudiantes de la Universidad de San Martín de Porres, Chiclayo, Perú, durante marzo-julio, 2016. La población de estudio estuvo conformada por aquellos registrados en el primer, segundo y tercer años de la Facultad de Medicina Humana, con un total de 421 estudiantes.
Considerando un nivel de confianza de 95 %, una precisión de 5 % y una proporción esperada de 50 %, obtuvimos una muestra necesaria de 201 estudiantes (Epidat v3.1). Al agregar una tasa de rechazo de 50 %, el resultado subió a 302.
Posteriormente, realizamos un muestreo estratificado de afijación proporcional, y se obtuvo un total de estudiantes necesarios de 131 (primer año), 101 (segundo año) y 70 (tercer año). Se incluyeron a aquellos estudiantes con matrícula vigente para el período 2016-I, de acuerdo con la información de Registros Académicos de la Universidad de San Martín de Porres. Se excluyeron a aquellos que, pese al haberse matriculado en el período referido, se habían retirado de la universidad en el transcurso del semestre académico. Finalmente se realizó un muestreo aleatorio simple de acuerdo con el listado general de alumnos. Al final se encuestaron a 297 estudiantes, pues 5 (n=5) se negaron a participar en el estudio.
Las variables de interés fueron la adicción a internet y la calidad de sueño. También se consideraron variables sociodemográficas como la edad (en años), sexo (masculino o femenino), convivencia familiar (solo, con padres o hermanos, con otros familiares o con amigos), y académicas como el año de estudio (primer, segundo o tercer años), y carga académica (completa o incompleta, en dependencia si llevó o no todos los cursos designados curricularmente para su año de estudios).
La adicción a internet fue medida con el Internet Addiction Test (IAT) creado por Young (1998)17 y validado previamente al español en Chile18 Colombia19 y España,20 con un buen índice de confiabilidad (α de Cronbach >0,75). El IAT consta de 20 ítems, cada uno se puede responder en una escala de 5 puntos, dando una puntuación total de 20 a 100. Usamos los puntos de corte basándonos en estudios previos. De esta manera, aquellos que puntuaron de 20 a 49 fueron clasificados como “usuarios promedio”, los que tuvieron puntajes entre 50 y 79 fueron “usuarios problemáticos” y aquellos con un puntaje igual o mayor a 80 se catalogaron como “usuarios adictos” (con adicción a internet).17,19,20,21
La calidad de sueño fue definida según el Índice de Calidad del Sueño de Pittsburgh (PSQI),22 previamente adaptado y validado en Colombia23) y México,24 con buena puntuación de fiabilidad (α de Cronbach= 0,78) y correlaciones significativas entre la puntuación total de sus componentes.24,25 Además, se ha usado previamente en estudiantes de ciencias de la salud de nuestro medio.16,26 El test cuenta con 21 preguntas agrupadas en 7 componentes de la calidad de sueño: eficiencia habitual del sueño, duración, perturbación, latencia, disfunción diaria debido a la somnolencia, calidad del sueño subjetiva y los medicamentos de uso general. Usamos el punto de corte más empleado en la literatura, y se determinando la presencia de mala calidad de sueño en los estudiantes con un puntaje total mayor a 5.9,22,23,24,25,26
Los participantes fueron ubicados en las clases de los cursos con mayor número de alumnos. Previo consentimiento informado, se aplicó una encuesta auto-administrada que recogía los datos necesarios para el estudio. Este proceso duró aproximadamente de 10 a 15 minutos. Posteriormente, se realizó una revisión del cuestionario con los participantes, para garantizar un llenado apropiado.
Los estudiantes del muestreo aleatorio que por diferentes motivos no pudieron llenar el cuestionario en sus respectivas aulas, fueron localizados fuera de estas en la misma semana de recolección (n=3).
Se realizó un análisis descriptivo usando tabla de frecuencias y medidas de resúmenes. Para la asociación entre las variables cualitativas y adicción a internet o calidad de sueño, usamos la prueba de Chi cuadrado o Fisher, según correspondía. Para la comparación de la variable edad usamos la prueba t-student.
El estudio fue aprobado por el Comité de Ética del Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo. Todas las personas incluidas aceptaron participar voluntariamente en el estudio y llenaron un consentimiento informado. La confidencialidad de su identidad se garantizó a través del uso de códigos individuales para el procedimiento de recolección y análisis de datos.
Resultados
La media de edad de los 297 participantes encuestados fue 18,7 ± 1,7 años y el 55,6 % fue de sexo femenino. El 72,4 % de estudiantes tuvo mala calidad de sueño, y se encontraron diferencias significativas según edad (p=0,015), año de estudios (p<0,001) y carga académica (p=0,023). (Tabla 1).
El porcentaje de usuarios problemáticos y adictos a internet fue de 68,4 % y 10,4 %, respectivamente. Se encontraron diferencias significativas entre adicción a internet y edad (p=0,029), sexo (p=0,009) y año de estudios (p<0,001) (Tabla 2). Además, se reportó una mala calidad de sueño en el 76,4 % y 87,1 % de los usuarios problemáticos y adictos al internet, respectivamente (p<0,001).
En el modelo crudo, seleccionamos las variables edad, año de estudios y uso de internet, para que ingresen al análisis multivariable. En el modelo ajustado, encontramos que estar cursando el tercer año de la carrera fue un factor protector para la mala calidad de sueño (RPa: 0,59; IC 95 %: 0,36-0,97) y los factores asociados a padecerla fueron ser un usuario problemático (RPa: 1,51; IC 95 %: 1,01-2,23) o con adicción a internet (RPa: 1,71; IC 95 %: 1,01-2,90). (Tabla 3).
Discusión
La adicción a internet y la mala calidad de sueño en estudiantes de Medicina son aspectos que han sido estudiados en diferentes regiones del mundo por sus potenciales repercusiones negativas en la vida académica y personal. No obstante, son pocas las investigaciones que abordan ambas variables al mismo tiempo y en nuestro estudio hemos encontrado cifras que muestran un panorama relativamente preocupante.
Porcentaje de mala calidad de sueño
Casi las tres cuartas partes de los estudiantes encuestados presentaron mala calidad de sueño. Este resultado es consistente con reportes previos, tanto en estudiantes en general, con prevalencias que llegan hasta 95,3 %,27,28,29,30 como en estudiantes de medicina, con prevalencias que ascienden a 87,1 %.31,32,33,34 Esto puede deberse al exceso de somnolencia diurna debido a la carga de cursos a tiempo completo y actividades extracurriculares, sumados con la demanda de alto rendimiento y extenso tiempo de estudio que requiere la carrera.32,33,34 Asimismo, puede incluso explicarse por la presencia de hábitos inadecuados en la inexperta transición a la vida universitaria, cuestión que será discutida posteriormente.
Porcentaje de adicción a internet
El presente estudio obtuvo un porcentaje superior de usuarios problemáticos y adictos al internet en comparación con investigaciones previas a nivel nacional,35 de Latinoamérica18 y otras regiones.36,37,38,39 Este considerable incremento puede entenderse por el notorio aumento de usuarios con teléfonos inteligentes (smartphones), el incremento de aplicaciones que sustituyen las actividades cotidianas y tarifas de acceso a Internet mucho más cómodas para los estudiantes universitarios.36 Castro M, et al35) pusieron en evidencia que más de 90 % de estudiantes de Medicina utiliza este medio para diferentes fines, ya sea académico, recreativo o interacción social. Estos dos últimos comprendidos en navegación sin fin académico, ya sea para uso de redes sociales, comunicación, juegos en línea, compras y pornografía.37,28,40
Año de estudios y calidad de sueño
Evidenciamos que aquellos estudiantes que cursaron el tercer año de estudio tuvieron una menor prevalencia de mala calidad de sueño, en comparación con los de años menores. La interacción entre el año de estudios y la duración de sueño ha sido reportada previamente en un estudio realizado por Brick C, et al.31 Frente a esta situación, se podría proponer a la edad del estudiante como un factor predictor; sin embargo, estudios como el de Grandner M, et al,41) han demostrado que no existen diferencias entre los puntajes del PSQI según la edad del entrevistado.
Por otro lado, cuando los estudiantes recién ingresan a la universidad, las nuevas libertades en la gestión de sus horarios tanto de estudio como de ocio pueden generar malos hábitos de sueño.32 Según Corrêa C, et al,32) los estudiantes de primeros años experimentan mayor efecto perjudicial en la calidad subjetiva del sueño y disfunción diurna que aquellos con mayores años. Asimismo, se ha visto que estudiantes de los primeros años suelen tener hábitos comunes como navegación nocturna, mala vida social y malos hábitos alimentarios,32 mientras que los estudiantes de años posteriores suelen desarrollar mejores estrategias para afrontar el plan de estudio que demanda la carrera.31,32
Adicción a internet y mala calidad de sueño
Encontramos asociación entre la adicción al Internet y la mala calidad de sueño, siento esto avalado por estudios previos en poblaciones similares.14,15,16 Existe evidencia que menciona que la adicción al Internet puede generar disturbios como dificultad para iniciar y mantener el sueño, insomnio, apnea del sueño, rechinamiento de dientes y pesadillas, los cuales agravan la calidad del mismo.42
Por otro lado, Canan F, et al42 encontraron que aquellos que usaban el Internet para la comunicación, navegación sin fin académico y juegos en línea presentaron disminución en la duración de sueño, mientras que aquellos que lo utilizaban con fines académicos presentaron incremento de estos. De esta manera, se propone que no solo la adicción a internet per se afecta la calidad de sueño, sino que los usos que se le dé también podrían tener repercusiones negativas.
El estudio presenta ciertas limitaciones. Primero, dada la naturaleza del estudio, no es posible determinar relaciones de causalidad entre las variables. Segundo, si bien la medición de la adicción a internet y la mala calidad de sueño se realizó usando test previamente validados al español, no fueron en población estudiantil peruana. Además, es probable que, para cualquiera de los dos casos, existan ciertas características clínicas que podrían corroborar la presencia real de estas variables, situación que no fue abordada en el estudio.