http://dx.doi.org/10.24016/2022.v8.242
ARTÍCULO ORIGINAL
Anxiety and adaptation to pandemic in Mexico: A
cross-sectional study
Ansiedad y adaptación a la pandemia en México: Un estudio transversal
1 Universidad Autónoma de Nuevo León,
Nuevo León, México.
*
Correspondencia: Facultad de Psicología, Universidad Autónoma de Nuevo León. Calle
Dr. Carlos Canseco #110, Col. Mitras Centro. Ciudad Monterrey, Nuevo León,
México. C.P. 64460. E-mail: cecilia.mezapn@uanl.edu.mx; cecilia.meza@gmail.com.
Recibido: 01 de noviembre de 2021 | Revisado:
08 de enero de 2022 | Aceptado: 30 de enero de 2022 | Publicado Online: 30 de enero de 2022.
Álvarez Bermúdez, J., Meza Peña, C., & Grupo de investigación
internacional PSYCOVID Nodo México (2022). Anxiety and adaptation to pandemic in Mexico: A cross-sectional
study. Interacciones, 8, e242. http://dx.doi.org/10.24016/2022.v8.242
ABSTRACT
Background: An aspect that becomes relevant in the current
pandemic situation is the probable psychological effects that it may cause. A
series of studies have shown that these kinds of critical situations have
effects such as the development of anxiety processes in people. Hence the
interest in knowing how health habits help to adapt to the pandemic and mediate
anxiety processes. Objective: to analyze the
relationship of healthy habits with anxiety and adaptation to
confinement. Method: 7,439 people from
Mexico participated, with ages between 18 and 80 years (M =
36.99, SD = 14.00). Results: We
found that sleep (58%), eating (29%) and physical activity (52%) habits have
been affected by confinement; 11.5% of the participants showed indicators of
anxiety. The 9% of participants adapted poorly to confinement. The variable
that best predicts adaptation to confinement is anxiety, followed by food,
sleep, and physical activity. Those who are most affected by habits are young
people and women by gender. Conclusions: The pandemic has
led to changes in negative habits in a large sector of the population, which
are now considered risk factors for physical and mental health. In addition,
habits are associated with anxiety and adaptation, so it is necessary to
provide society with strategies that allow proper management of habits, which
can prevent the manifestation of anxiety.
Keywords: Habits, anxiety, adaptation, pandemic, sex, age groups.
RESUMEN
Introducción: Un aspecto que cobra relevancia en
la situación actual de pandemia, es los probables efectos psicológicos que ésta
pueda provocar. Una serie de estudios han mostrado cómo resultado, que estas
situaciones de crisis tienen efectos como que las personas desarrollen procesos
de ansiedad. De ahí el interés de conocer cómo los hábitos de salud ayudan a la
adaptación a la pandemia y a mediar en los procesos de ansiedad. Objetivo:
analizar la relación de los hábitos de salud
con la ansiedad y la adaptación al confinamiento. Método:
Participaron 7,439 personas de México,
con edades entre 18 y 80 años (M=
36.99, DE=14.00). Resultados:
Encontramos que los hábitos de sueño (58%), alimentación (29%) y actividad
física (52%) se han visto afectados por el confinamiento; el 11.5% de los
participantes mostraron indicadores de ansiedad. El 9% se adaptó mal al
confinamiento. La variable que mejor predice la adaptación al confinamiento es
la ansiedad, seguido de la alimentación, el sueño y la actividad física.
Quienes más se ven afectados en los hábitos son los jóvenes y por sexo las
mujeres. Conclusiones: La
pandemia ha provocado
modificaciones negativas en los hábitos en un sector amplio de la población,
llegando a poder ser considerados como factores de riesgo para la salud física
y mental. Además, los hábitos se asocian
a la ansiedad y la adaptación, por lo que es necesario dotar a la
sociedad de estrategias que permitan un adecuado manejo de los hábitos lo que
puede prevenir la manifestación de ansiedad.
Palabras
clave: Hábitos, ansiedad, adaptación, pandemia, sexo,
grupos de edad.
INTRODUCCIÓN
A finales de diciembre de 2019, la
World Health Organization (2020) declara el confinamiento a nivel
mundial como medida para coadyuvar en la disminución de la propagación del
COVID-19. Esto provocó el cierre de las actividades consideradas no esenciales,
afectando espacios laborales, educativos, de recreación y esparcimiento, así
como de actividad física. Este aislamiento conllevó modificaciones en el
comportamiento habitual que hasta entonces tenía la sociedad (Chen et al.,
2020). En México el estado de emergencia nacional se declaró en el mes de marzo
del 2020, lo que dio inicio al confinamiento (Consejo de Salubridad General,
2020).
Un estudio previo en situaciones
de emergencia de salud pública similar a la actual, se desarrolló en Taiwán en
el 2010 durante la epidemia del SARS, buscando conocer el impacto de estas
situaciones en la salud mental de la población, revelando la presencia de
malestar psicológico acompañado de altos niveles de pesimismo (Peng et al., 2010).
En una revisión de artículos sobre
aspectos de la salud mental en relación con el COVID, Torales, O’Higgins, Castaldelli-Maia y Ventriglio
(2020) encontraron reportes sobre la presencia de sintomatología de estrés,
ansiedad, depresión, insomnio, negación, ira y miedo, entre otros, presentes en
diversas regiones del mundo. Además, se encontró que ésta se puede incrementar
a través de factores como el pertenecer a un estatus socioeconómico bajo, ser
del sexo femenino, tener conflictos interpersonales, baja resiliencia y soporte
social.
Qian
et al. (2020) encontraron tasas de ansiedad del 20.4% en Shanghai,
China, mientras que en Wuhan la tasa de ansiedad fue del 32.7%. Otro estudio
con estudiantes universitarios chinos reportó que el 36.92% presentaron
ansiedad (Wang & Zhao, 2020). Así mismo, Zhu et al. (2020) evidenciaron que
las personas de la provincia de Zhejiang que afrontaban la cuarentena en casa,
el 24% manifestaron problemas de depresión y el 23.9% de ansiedad.
En el norte de España, alrededor
del 26% de los participantes manifestaba síntomas de ansiedad
(Ozamiz-Etxebarria, Idoiaga, Dosil
& Picaza, 2020), mientras que en el centro del país reportaron una tasa de
ansiedad del 19.6% (Valiente, Vázquez, Peinado, Contreras & Trucharte, 2020). En Inglaterra, se encontró que el 57% de
los participantes manifestaba síntomas de ansiedad (Jia, Ayling
& Chalder, 2020), mientras que, en otro estudio
desarrollado en Inglaterra, Gales, Escocia e Irlanda del Norte, se reporta una
tasa de ansiedad general del 21.6%, y una diferencia significativa respecto al sexo,
siendo mayor en mujeres (Shevlin et al., 2020). Así
mismo, en el Reino Unido se ha encontrado que la angustia se incrementa con la
edad, así como cuando existen condiciones previas de deterioro en salud mental,
dificultades para el acceso a la atención de la salud, bajos ingresos, desempleo,
o bien se convive o vive con niños pequeños (Pierce et al., 2020).
En Polonia se reporta un 44% de
ansiedad generalizada entre los participantes del estudio de Dragan, Grajewski y Shevlin (2021). En el
mismo país, Malesza y Kaczmarek,
(2021) señalan como altos predictores de ansiedad el ser mujer, ser mayor,
estar casada o cohabitar, tener hijos, además reportaron que quienes
presentaban más altos niveles de ansiedad fueron quienes padecían enfermedades
crónicas. En los Países Bajos, Pan et al. (2021) encontraron que en las
personas que tenían mayores niveles y cronicidad de desórdenes mentales como
ansiedad, depresión, trastorno obsesivo-compulsivo, veían mayor afección en su
salud mental durante la actual pandemia.
En población italiana se reporta
que el 33.8% muestran moderados niveles de ansiedad y el 8.1% altos niveles
(Landi, Pakenham, Boccolini,
Grandi & Tossani, 2020). Di Renzo et al. (2020),
revelaron que una tercera parte de los participantes italianos manifestaba
síntomas de ansiedad generalizada. En el mismo país, Casagrande, Favieri, Tambelli y Forte (2020)
evidenciaron que quienes temían por una probable infección por COVID-19,
presentaban un mayor riesgo de altos niveles de ansiedad y angustia.
En Estados Unidos se reporta
prevalencia de ansiedad del 36% durante la pandemia (Lee et al., 2020). Así
mismo, en este país Zheng et al. (2021) reportaron que había un patrón
particular relacionado con el miedo durante la pandemia, y este a su vez tenía
un impacto con los estresores, como la dificultad financiera, el aislamiento
social y las dificultades ocupacionales. Shigemura et
al. (2020) encontraron algo similar en Japón, en cuanto a que el miedo a lo
desconocido se constituiría como el elemento base para el incremento de la
ansiedad.
En el caso de América Latina,
concretamente en Perú, un estudio encontró que el 10% de los participantes
reportaron indicadores de ansiedad, con diferencias significativas en sexo,
siendo mayor en las mujeres y en los jóvenes (Prieto-Molinari
et al., 2020). En Colombia se reportó que alrededor del 70% presentaron
indicadores de ansiedad, asociada a un pobre manejo emocional (Martínez,
Bernal-Gómez, Mora & Hun, 2020). Otro estudio con
adolescentes y jóvenes de Latino América y del Caribe, reportaron que el 27 %
de la muestra manifestaba síntomas de ansiedad (UNICEF, 2020). En el marco del
COVID-19 en América Latina, Gutiérrez, Zelaya, Castellanos y Domínguez (2020)
señalan que la ansiedad es el problema más reportado, seguido de depresión y
angustia.
En México, Torres, Almazán y De Dienheim (2020) reportan en su estudio que el 35.1%
refirieron presentar ansiedad, taquicardia y falta de aire durante el
confinamiento. Por su parte, Galindo-Vázquez et al. (2020) señalan la presencia
de una media de ansiedad del 12%, mientras que el 20.8% mostraba síntomas de
ansiedad grave. Un estudio más mostró que el impacto emocional, en este caso,
la preocupación, la ansiedad, la tristeza o el enojo, tiende a incrementarse en
función del tiempo de confinamiento (Lugo-González, Pérez-Bautista,
Becerra-Gálvez, Fernández-Vega & Reynoso-Erazo, 2021).
Es sabido que se ha estudiado
ampliamente la relación de los hábitos con los procesos de salud-enfermedad en
las enfermedades crónico degenerativas y los estilos de vida (Pérez &
Álvarez, 2018; Moral, Ybarra, Álvarez, Zapata & González, 2011),
evidenciando que los hábitos saludables son un factor predictor del control de
la enfermedad y el mantenimiento de la salud. Factores como rutinas de
procesamiento, consecución de objetivos o recompensas, aprendizaje e influencia
social entre otros, determinan en gran parte los hábitos asociados a la salud.
En relación a los hábitos y el
estado emocional, se ha encontrado que la disminución de las actividades
físicas, recreativas, sociales, cambios en los hábitos alimentarios, descanso,
son elementos asociados a la aparición de problemas de salud mental (Snippe et al., 2016, UNICEF, 2020). Así mismo, hay
evidencia que cuando se mantienen niveles adecuados de estos hábitos,
constituyen factores protectores para la salud mental, o bien les facilita
salir adelante (Gómez-Juanes, Roca, Gili, García & García, 2017; Ontiveros,
2016; Palomino, 2020; Ramón et al. 2019).
Aún más, específicamente en personas mayores, se ha encontrado que el
ejercicio físico sirve para combatir las consecuencias físicas y mentales del
confinamiento (Jiménez-Pavón, Carbonell-Baeza & Lavie,
2020).
El tener como hábito la práctica
regular de ejercicio se relaciona con bienestar psicológico, observando que las
personas con mayor grado de salud, manifiestan menores niveles de estrés y
estado de ánimo positivo (Jiménez, Martínez, Miró & Sánchez, 2008). Así mismo, el tener creencias saludables está
asociado a una salud mental positiva y estilos de vida saludables, aún más,
aquellas personas que ante situaciones estresantes tienen formas de
afrontamiento funcionales, manifiestan mayores índices de salud mental y
hábitos apropiados (Gómez-Acosta, 2018).
La diversa información y datos
mostrados en los párrafos anteriores respecto a los hábitos de salud y su
relación con la ansiedad y la adaptación a la pandemia, nos llevó a plantearnos
el objetivo de investigar al respecto en México, dados los pocos estudios en
nuestro contexto, en la fase II de la pandemia.
MÉTODO
Diseño
Se trata de un estudio de corte
transversal, con diseño correlacional y alcance predictivo.
Participantes
Se trata de una muestra no
probabilística, obtenida mediante la técnica de bola de nieve dadas las
circunstancias del confinamiento. Formaron parte del estudio 7,439 personas, en
edades de 18 a los 80 años (M= 36.99, DE=14.00), 69.9% mujeres (n=5201) y 30.1% hombres (n=2238). La mayoría de las personas
(95.1%, n= 7,074), refirieron poseer
estudios universitarios, y una minoría (4.8%, n=362) estudios de nivel medio-básico, mientras que muy pocos
(0.04%, n=3) reportaron no tener
estudios.
Instrumentos
Se creó un instrumento que evalúa diferentes variables
psicológicas durante la pandemia y el confinamiento, como adaptación,
vulnerabilidad, barreras, cambios conductuales, conductas de autoeficacia,
efectos post traumáticos entre otras. El cuestionario consta de 105 reactivos
los cuales mostraron una fiabilidad pertinente (α= .878). En el presente
estudio, se incluyen los indicadores en relación a los hábitos de salud,
alimentación, ejercicio y sueño, la ansiedad, además de la adaptación al
confinamiento. Los 3 indicadores de hábitos de salud, dan una fiabilidad de .61
y añadiendo el indicador de adaptación la fiabilidad aumenta a .65. Los
indicadores de ansiedad tienen una fiabilidad de .79.
En relación a los hábitos se elaboraron tres preguntas “Indique
hasta qué punto han cambiado los siguientes aspectos de su vida” (actividad
física, hábitos de sueño y alimentación), teniendo como opciones de respuesta
una escala tipo Likert que va de 1 mucho peor a 5 mucho mejor. Concerniente a
la variable de adaptación se utilizó la pregunta ¿Cómo se ha adaptado a los
cambios en su vida? teniendo como opciones de respuesta otra escala tipo Likert
que va de 1 muy mal a 5 muy bien. Respecto a la variable de ansiedad fueron dos
reactivos ¿Ha experimentado nerviosismo o tensión? y ¿Ha experimentado
incapacidad para dejar de preocuparse o de controlar la preocupación?, las
respuestas se encuentran en escala tipo Likert con opciones de respuesta 0
ningún día a 3 casi cada día. En cuanto a la variable adaptación se empleó la
pregunta ¿Cómo se ha adaptado a los cambios en su vida? evaluándose con una
escala tipo Likert siendo las alternativas de respuesta 1 muy mal a 5 muy bien.
Procedimiento
Se incluye la participación de más de 60
investigadores de 30 universidades del mundo, buscando analizar los efectos
psicológicos de las medidas de restricción de movilidad asumidas ante la
pandemia de COVID-19 durante los meses de junio y julio del 2020. Aquí se
presentan los resultados de los datos compilados por el grupo México.
Debido a la situación de confinamiento estricto en el
país durante la fase II de la pandemia por COVID-19, el estudio se realiza con
la técnica de bola de nieve, dando a conocer el objetivo del estudio y el
contenido del cuestionario a través de los portales de las instituciones
educativas e investigadores participantes. Así mismo, se emplearon las redes
sociales como WhatsApp, Facebook y correos electrónicos, además de las redes de
becarios de licenciatura y de posgrado. A los participantes se les solicitó
extender la invitación a personas conocidas con disposición a colaborar en el
estudio.
Es de puntualizar que, el primer caso detectado en
México de COVID-19 ocurre el 14 de enero del 2020, ocurriendo el primer deceso
en el mes de marzo. En la semana 10 tras el inicio del primer caso ya eran 29
casos confirmados, produciéndose un alza importante en la semana 21 que es
donde inicia nuestro estudio con 91,205 casos y 7,394 muertes, haciéndose más
estrictas las medidas de confinamiento durante este periodo, y para fines de
julio, del mismo año, ya eran 394,786 casos con más de 39 mil muertes. Este
periodo corresponde a la primera oleada de infecciones en nuestro país, y a principios
del año 2022 se acumulan más de 300 mil muertes por COVID-19 (Statista, 2022).
Análisis
de datos
Se empleó el programa estadístico SPSS versión 24.0
para el análisis de los datos. Los
análisis de contraste se realizaron con el nivel de significancia de 0.05. Se
ejecutaron análisis de medidas de tendencia central con el objetivo de observar
las distribuciones de los puntajes de las variables de estudio; se efectuaron
comparaciones de medias contrastando las variables de cambios en los hábitos y
la adaptación al confinamiento en función del sexo mediante la T - student y en función de los grupos de edad mediante el
ANOVA. Por último, se realizó un análisis de regresión con el objetivo de
estimar el valor predictivo de los hábitos y la ansiedad respecto a la
adaptación al confinamiento. Para el análisis de la potencia estadística y el
tamaño del efecto se utilizó el programa G*Power,
considerando un nivel de significancia de 0.01. Los valores referenciales del
tamaño del efecto fueron los siguientes: en la prueba t los valores d=.20
representan un tamaño del efecto pequeño, d=.50 mediano y d=.80 grande; mientras
que en ANOVA unifactorial se considera una f=.10 como
tamaño del efecto pequeño, mediano f=.20 y grande f=40 (Cárdenas &
Arancibia, 2014).
Aspectos
éticos
La investigación forma parte del proyecto
internacional PSY-COVID 19 organizado por la Universidad Autónoma de Barcelona,
con registro ante el Comité de Ética número 5197. La participación en nuestro
estudio fue anónima, voluntaria y consentida en personas mayores de 18 años. Se
rigió por la legislación de protección de datos de la Unión Europea, en base a
la Declaración de Helsinki.
RESULTADOS
Primeramente,
se realizaron análisis con las características sociodemográficas de los participantes,
presentando datos de medidas de tendencia central, así como porcentajes y
frecuencias según la variable de análisis. En la Tabla 1 se puede observar que
el 52.1% de la población la representan los adultos jóvenes, el 44.70% es
población de mediana edad y los adultos mayores representan el 3.10%. La mayor
parte de los participantes, un 95%, cursa o posee estudios de nivel superior, y
dos terceras partes se auto perciben perteneciendo a un nivel socio económico
medio.
Tabla
1. Datos sociodemográficos de los participantes.
|
|
Participantes N=7439 |
Hombres N=
2238 |
Mujeres N=5201 |
|
|
M(DE) |
M(DE) |
M(DE) |
|
Edad |
36.99(14.00) |
38.59
(14.84) |
36.30
(13.56) |
|
|
f
(%) |
f
(%) |
f
(%) |
|
Adultos
jóvenes |
3877
(52.10) |
1091
(48.70) |
2786
(53.60) |
|
Mediana
edad |
3328
(44.70) |
1033
(46.20) |
2295
(44.10) |
|
Adultos
mayores |
234
(3.10) |
114
(5.10) |
120
(2.30) |
|
Educación
básica |
38
(0.50) |
13
(0.60) |
25
(0.50) |
|
Educación
media |
324
(4.40) |
100
(4.50) |
224
(4.30) |
|
Estudios
superiores |
7074
(95.10) |
2124
(94.90) |
4950
(95.20) |
|
NSE bajo |
1056 (14.20) |
291
(13.00) |
765
(14.70) |
|
NSE medio |
5631 (75.70) |
1643
(73.40) |
3988
(76.70) |
|
NSE alto |
752 (10.10) |
304
(13.60) |
448
(8.60) |
Nota. M: media. DE: desviación estándar. NSE: Nivel socio
económico.
En
seguida se llevaron a cabo análisis de medidas de tendencia central,
presentando en la Tabla 2 las frecuencias y porcentajes de las variables
actividad física, hábitos de sueño, alimentación, ansiedad y de adaptación ante
la pandemia. Se observa en la tabla muestra que el 52% de los participantes
muestra cambios negativos en relación a la actividad física. Respecto a los
hábitos de sueño, un 58 % informaron que ha empeorado, y en cuanto a la
alimentación el 29% indicó que tendió a desmejorar. Tocante a la ansiedad, el
11.5% presenta indicadores de ansiedad. Finalmente, el 9% señala que se ha
adaptado mal al confinamiento.
Tabla
2. Frecuencias y porcentajes de las variables de cambios en actividad
física, hábitos de sueño y alimentación; depresión y adaptación al cambio tras
el confinamiento.
|
|
|
f |
% |
|
Adaptación a confinamiento |
Mal |
639 |
9 |
|
Ni bien ni mal |
1630 |
21 |
|
|
|
Bien |
5170 |
70 |
|
Ansiedad |
Normal |
6580 |
88.5 |
|
|
Con ansiedad |
859 |
11.5 |
|
Cambio en Actividad Física |
Peor |
3865 |
52 |
|
Igual |
1564 |
21 |
|
|
|
Mejor |
2010 |
27 |
|
Cambio Hábitos de sueño |
Peor |
4316 |
58 |
|
Igual |
2016 |
27 |
|
|
|
Mejor |
1107 |
15 |
|
Cambio Alimentación |
Peor |
2181 |
29 |
|
Igual |
2327 |
31 |
|
|
|
Mejor |
2931 |
39 |
A fin de contrastar como cambiaron
los hábitos, indicadores de ansiedad, así como la adaptación contrastando por sexo,
se realizó una prueba T-student (Tabla 3). Podemos
ver en la Tabla 3, que no hay diferencias significativas entre sexos en función
al confinamiento (p=.612 y .610); lo
contrario, respecto a la variable cambios en la actividad física si se observan
diferencias significativas (p=.001 y
.001) siendo las féminas quienes muestran una menor tendencia a desmejorar su
actividad física, por el contrario los masculinos reportaron desmejorar más en
ese hábito (M= 2.54 vs 2.69); así
mismo la variable cambios en los hábitos de sueño muestra diferencias
significativas (p=.001 y .001) siendo
ahora las féminas quienes tienden más a desmejorar en el sueño (M= 2.50 vs 2.35); en cuanto a la alimentación no se encontraron
diferencias estadísticamente
significativas (p=.158 y .143),
finalmente en cuanto a la variable de ansiedad, se puede observar que existen diferencias
significativas (p=.001 y .001) siendo
mayor en las féminas que en los hombres. La tabla muestra tamaños del efecto
pequeños d≤0.20. Posteriormente se llevó a cabo un ANOVA a fin de comparar por
grupos de edad los cambios reportados en las variables de hábitos de actividad
física, sueño y alimentación, así como en la adaptación al confinamiento y la
ansiedad.
Las comparaciones post hoc
mediante la prueba de Bonferroni, evidencian diferencias entre los grupos de
edad (p= .001), la potencia estadística
de la prueba es significativa en todas las variables; el tamaño del efecto es
pequeño en los cambios de los tres hábitos, mientras que los valores observados
en las variables de ansiedad (f=.15)
y de adaptación al confinamiento (f=.18)
muestran un tamaño del efecto muy próximo al efecto mediano.
Tabla 3. Prueba
T de comparación de medias por sexo en adaptación al confinamiento y cambios en
hábitos de actividad física, sueño y alimentación.
|
Variable |
Hombres |
Mujeres |
|
|
|
|
||
|
M |
DE |
M |
DE |
gl |
p |
d |
1-β |
|
|
Adaptación
al confinamiento |
2.61 |
0.63 |
2.61 |
0.64 |
7437.00 |
.61 |
0.00 |
.05 |
|
Cambios
Actividad Física |
2.54 |
1.18 |
2.69 |
1.27 |
4548.34 |
.00 |
0.12 |
.99 |
|
Cambios
Hábitos de Sueño |
2.50 |
1.03 |
2.35 |
1.08 |
7437.00 |
.00 |
0.14 |
.99 |
|
Cambios
en la Alimentación |
3.20 |
1.06 |
3.16 |
1.16 |
4600.44 |
.15 |
0.04 |
.41 |
|
Ansiedad |
0.07 |
0.26 |
0.13 |
0.34 |
5406.28 |
.00 |
0.20 |
1 |
Nota. M=media. DE= desviación estándar. gl= grados de libertad. p=significancia. d= tamaño del efecto. 1-β= potencia estadística.
Se observa en la Tabla 4 que la actividad física en general tiende
a desmejorar, más en el grupo de mediana edad (M=2.57), a continuación, los adultos mayores (M =2.64) y los adultos jóvenes (M
=2.71) en menor medida. En torno al sueño se observa asimismo una tendencia
general a desmejorar, más en el grupo de los adultos jóvenes (M =2.28), seguidos por las personas de
mediana edad (M =2.50) y los adultos
mayores (M =2.75) en menor medida. En
cuanto a la alimentación, se reporta igualmente una tendencia a desmejorar, más
en los adultos jóvenes (M=3.10),
seguidos de los adultos mayores (M=3.20)
y en menor medida los de mediana edad (M=3.24).
Concerniente a la variable de ansiedad se observa una mayor tendencia en los
adultos jóvenes a presentarla (M
=.16), seguidos de los de mediana edad (M
=0.07) y adultos mayores (M =0.03) en
menor medida. Encontramos así mismo una tendencia general a estar adaptándose
bien al confinamiento la muestra de estudio, quienes reportan estarse adaptando
mejor son los adultos mayores (M
=2.75), le sigue muy de cerca las personas de mediana edad (M =2.73) y los adultos jóvenes (M =2.50).
Tabla 4. Prueba
ANOVA de comparación de medias por grupos edad en adaptación y hábitos.
|
Variable |
Grupos Edad |
n |
M |
DE |
F |
p |
f |
1-β |
|
Cambios |
1 |
3877 |
2.71 |
1.28 |
12.46 |
.01 |
0.05 |
.97 |
|
en actividad física |
2 |
3328 |
2.57 |
1.22 |
|
|
|
|
|
|
3 |
234 |
2.64 |
1.08 |
|
|
|
|
|
|
Total |
7439 |
2.65 |
1.25 |
|
|
|
|
|
Cambios |
1 |
3877 |
2.28 |
1.09 |
52.53 |
.01 |
0.12 |
1 |
|
en hábitos de sueño |
2 |
3328 |
2.50 |
1.03 |
|
|
|
|
|
|
3 |
234 |
2.75 |
0.90 |
|
|
|
|
|
|
Total |
7439 |
2.39 |
1.07 |
|
|
|
|
|
Cambios |
1 |
3877 |
3.10 |
1.16 |
13.19 |
.01 |
0.06 |
.99 |
|
en la alimentación |
2 |
3328 |
3.24 |
1.11 |
|
|
|
|
|
|
3 |
234 |
3.20 |
0.91 |
|
|
|
|
|
|
Total |
7439 |
3.17 |
1.13 |
|
|
|
|
|
Ansiedad |
1 |
3877 |
0.16 |
0.37 |
90.26 |
.01 |
0.15 |
1 |
|
2 |
3328 |
0.07 |
0.25 |
|
|
|
|
|
|
3 |
234 |
0.03 |
0.17 |
|
|
|
|
|
|
Total |
7439 |
0.12 |
0.32 |
|
|
|
|
|
|
Adaptación al |
1 |
3877 |
2.50 |
0.67 |
128.3 |
.01 |
0.18 |
1 |
|
Confinamiento |
2 |
3328 |
2.73 |
0.58 |
|
|
|
|
|
|
3 |
234 |
2.75 |
0.59 |
|
|
|
|
|
|
Total |
7439 |
2.61 |
0.64 |
|
|
|
|
Nota.
Grupo 1= Adultos jóvenes, Grupo 2= Mediana edad, Grupo 3= Adultos mayores
Análisis de Regresión
Se realizó un análisis de regresión con
el objetivo de conocer el valor predictivo de los hábitos y la ansiedad
respecto a la adaptación al cambio. Se incluyó para el modelo de análisis como
variable dependiente la adaptación al cambio y como variables predictoras los
cambios en la actividad física, hábitos de sueño, en la alimentación y la
ansiedad. La tabla 5 muestra que el modelo explica el 50.1% de la varianza de
los hábitos sobre la ansiedad con un coeficiente de correlación múltiple de
R=0.501. Se encontró un valor de F significativa de .001. En el modelo de
regresión se observa que las variables independientes se muestran
significativas a la variable dependiente, tal y como lo podemos ver en la Tabla
6. Observamos que la variable ansiedad tiene el mayor valor predictivo (T= -29.66,
p=.001), seguido de la variable de cambios en la alimentación (T =13.708,
p=.001), cambios en los hábitos de sueño (T=12.61, p=.001) y en menor medida
cambios en la actividad física (T=10.39, p=.001).
Tabla 5. Modelo
de regresión de variables predictores (Cambios en la alimentación, en el sueño,
en la actividad física y la ansiedad a partir del confinamiento) y variable
dependiente (adaptación al cambio).
|
Modelo |
R |
R2 |
R2 ajust. |
EE |
Estadísticos
de cambio |
||||
|
ΔR2 |
ΔF |
gl1 |
gl2 |
p |
|||||
|
1 |
0.50 |
0.25 |
0.25 |
0.76 |
0.25 |
621.22 |
4 |
7434 |
.01 |
Nota: R=coeficiente
de determinación. R2=coeficiente de determinación al cuadrado. R2
ajust. =coeficiente de determinación
ajustado. EE=error estándar. ΔR2=cambio
en R2. ΔF=cambio en F. gl1=grados de libertad de los residuos. gl2=
grados de libertad del modelo.
Tabla 6. Modelo
de regresión variables predictores (Cambios en la actividad física, hábitos de sueño
y en la alimentación a partir del confinamiento, ansiedad), y variable
dependiente (adaptación al cambio).
|
Modelo |
Coeficientes
no estandarizados |
Coeficientes
estandarizados |
t |
p |
||
|
β |
EE |
β |
||||
|
1 |
(Constante) |
3.09 |
0.03 |
92.36 |
.01 |
|
|
Cambios en actividad física |
0.08 |
0.01 |
0.11 |
10.39 |
.01 |
|
|
Cambios en hábitos de sueño |
0.12 |
0.01 |
0.14 |
12.61 |
.01 |
|
|
Cambios en la alimentación |
0.120 |
0.01 |
0.15 |
13.71 |
.01 |
|
|
Ansiedad |
-0.40 |
0.01 |
-0.31 |
-29.66 |
.01 |
|
a. Variable dependiente: Adapta
DISCUSIÓN
En este estudio hemos investigado lo concerniente a los hábitos de
salud y su relación con la ansiedad y la adaptación al confinamiento en fase II
de la pandemia en México. Encontramos que alrededor de la mitad de los
participantes refiere estar teniendo cambios negativos en relación con la
actividad física y el restante informa que se ha mantenido igual o ha mejorado.
En cuanto a los hábitos de sueño, más de la mitad de la muestra reporta que ha
empeorado, y en cuanto a la alimentación alrededor de un tercio informa que desmejoró.
En cuanto a la actividad física nuestros resultados indican que el
52% de los participantes vio deteriorado ese hábito. Nuestro resultado es menor
a lo encontrado en otros estudios en México, donde Villaseñor et al. (2020),
reportaron un aumento del sedentarismo en el 63% de los participantes, mientras
que Torres, Almazán y De Dienheim (2020) encuentran
que el 65% de su muestra reportan no estar haciendo ejercicio. Por otra parte,
nuestro hallazgo es similar a lo reportado en estudios en Francia, donde se ha
encontrado un decremento en el 53% de los participantes. Así mismo, la
incidencia del presente estudio es mayor a lo observado en población española
en donde se observa declinación de la actividad física en el 38.4% de los
participantes (Garre-Olmo et al., 2021), mientras que en el estudio de Balluerka et al. (2020), reportan un 46% de decremento en
la actividad física.
En cuanto al hábito del sueño, el 58% de los participantes informa
haber empeorado en el mismo, siendo el hábito más afectado de acuerdo a
nuestros datos. Este dato es análogo a otro estudio en México donde el 58% de
los participantes reportó problemas en el sueño (Torres et al., 2020). En
Italia el 57% reportó tener peor calidad del sueño a partir del confinamiento (Partinen, 2021), similar a nuestro estudio. Asimismo, en
Canadá reportan un 51% de aumento de dificultades en el sueño durante el
confinamiento (Robillard, Dion, Pennestri,
Solomonova & Lee., 2020). En el caso de España,
reportan que el 40% ha visto afectada su calidad de sueño (López-Moreno, López,
Miguel & Garcés-Rimón, 2020), caso contrario el
de China, donde solo un 18% de los participantes reportó pobre calidad de sueño
(Huang & Zhao, 2020).
En torno al hábito de la alimentación los datos encontrados
muestran que el 29% presenta cambios negativos. Este porcentaje es mayor a lo
encontrado en otro estudio en México (Villaseñor et al., 2020) en donde el 17%
indicó comer más en el día; no obstante Torres et al. (2020) reportaron haber
encontrado una ingesta alimentaria no adecuada en el 65.9% de los
participantes, siendo este dato mayor a los datos de nuestra muestra. En
Alemania se advierte del incremento de consumo de alimentos en un 36% (Huber, Steffen, Schlichtiger &
Brunner, 2020), mientras que en población saudí un 18% reporta empeoramiento de
los hábitos alimentarios durante el confinamiento (Alhusseini
& Alqahtani, 2020). En España un 19.4% que
reporta empeoramiento de estos hábitos (Garre-Olmo et al., 2021), mientras que Balluerka et al. (2020) en el mismo país, encontraron que
un 41% de la muestra reportó un incremento de ingesta de alimentos de alto
contenido calórico, por otra parte, en Italia el 34.4% de la población
reportaba tener mayor apetito durante el confinamiento (Di Renzo et al., 2020).
En cuanto a los indicadores de la ansiedad, en el presente estudio
se encontró presente en el 11.5% de los participantes, indicador muy por debajo
de otros estudios como el de Torres et al. (2020) donde reportaron ansiedad en
el 35.1% de mexicanos, tres veces más. En China, indican que el 28.8% de la
muestra reportó síntomas de ansiedad (Wang et al., 2020), mientras que en
Australia el 21 y el 35% manifestó síntomas de ansiedad (Rossell et al., 2021).
En Polonia encontraron que los participantes reportaron altos niveles de
ansiedad con una media de 39.06, por encima de lo que se establece como
indicadores de ansiedad alta (Malesza & Kaczmarek, 2021). Estudios en España encontraron que el
26.9% de los participantes reportaron ansiedad (Ozamiz-Etxebarria et al.
(2020), mientras que Valiente et al., (2020) hallaron una tasa de ansiedad del
19.6%. En el caso de Estados Unidos la tasa de ansiedad fue del 36.0% (Lee, Jobe & Mathis, 2020).
Nuestro estudio muestra que la prevalencia de ansiedad es mayor en
las mujeres (13.3%) que en hombres (7.5%), con diferencias significativas,
aunque con un tamaño del efecto pequeño. Este hallazgo que coincide con lo
encontrado en los estudios de Zamarripa et al. (2020), Valiente et al. (2020) y
Prieto-Molinari et al. (2020). Así mismo, la revisión
de Broche-Pérez et al. (2020) también descubrió, en general, que los estudios
analizados evidencian mayor ansiedad en las mujeres. Así mismo, nuestro
hallazgo difiere del informe de Balluerka et al.
(2020), quienes encuentran un nivel de incidencia alta tanto en mujeres (44%)
como en hombres (25%).
Nuestro estudio revela mayores niveles de ansiedad en el grupo de
participantes más jóvenes (16.2%), seguido por las personas de mediana edad
(6.7%), siendo menor en población mayor (3.0%), observando diferencias
significativas por los diferentes grupos de edad. El porcentaje de jóvenes que
reportan ansiedad es menor a lo reportado por Valiente et al. (2020), ya que
reportan entre el 27.1 y el 34.6% de ansiedad en los jóvenes, aunque coincide
en observar que a mayor edad se manifiesta menor ansiedad. El hallazgo coincide
con lo informado por Prieto-Molinari et al. (2020) y
Broche-Pérez et al. (2020), quienes encontraron menores niveles de ansiedad en
las personas mayores de 45 años. En Colombia, Martínez, Bernal-Gómez, Mora, y Hun, (2020) muestran mayores niveles de ansiedad en los
jóvenes, y menor en personas mayores, y esto asociado a un mal manejo de las
emociones.
Respecto a la adaptación, 30% reporta estar teniendo dificultades.
Contrastando los niveles de adaptación con el sexo, se encontró que no hubo
diferencias significativas, resultado similar al estudio de Zamarripa et al.
(2020). En el caso de los grupos de edad, en nuestro estudio la adaptación se
reporta de mejor manera en el grupo de adultos mayores (82.5%), seguido de los
de mediana edad (79.8%) y en menor medida el grupo de adultos jóvenes (59.9%),
observándose diferencias significativas. De forma similar, Balluerka
et al. (2020) encontraron en España menores efectos psicológicos adversos a
mayor edad, mientras que Morales Vives et al. (2020) encontraron que, de forma
general, las personas de mayor edad se adaptaban mejor al confinamiento, pese a
estar más preocupadas. Por su parte Vahia et al.
(2020), señalan que de forma general los adultos mayores presentan menor
disrupción en las rutinas diarias y mejor adaptación, coincidiendo con
Morales-Vives et al. (2020) que también observaron mayor adaptabilidad al
confinamiento en personas mayores. La revisión de Broche-Pérez et al. (2020),
revela altos índices de adaptabilidad a la pandemia, por su parte, Zamarripa et
al. (2020) evidencian que los que tienen mejor adaptabilidad a la distancia
social son los que tienen menor estrés percibido, y que quienes menos se
adaptan son los que manejan de peor forma el distanciamiento social y perciben
un mayor nivel de estrés.
En cuanto a poder entender qué variables eran predictoras de la
adaptación al confinamiento, encontramos a través que la ansiedad es el factor
que mejor predice la adaptación, seguido de la alimentación, el sueño y la
actividad física. En Polonia, Malesza y Kaczmarek (2021) estudiaron cómo la ansiedad predice
respuestas mal adaptativas a la situación del confinamiento, encontrando que
los factores de edad y sexo pueden ser de interés para poder identificar a
aquellos individuos que pueden presentar respuestas mal adaptativas. Cao et al. (2020) en China, señalan que la
ansiedad tiene un impacto en conductas mal adaptativas, en su vida diaria,
aspectos económicos, y en las actividades educativas. Morales-Vives et al.
(2020) en España, ellos encontraron que las personas que mejor se adaptaban al
confinamiento eran aquellas que tenían mayores niveles de satisfacción con la
vida, mayor resiliencia, mayor autoestima, felicidad y formas de afrontamiento
exitosas, y que, por el contrario, aquellos que tenían mayores dificultades de
adaptación eran aquellas que mostraban mayores niveles de estrés, menores
niveles de autoestima y formas de afrontamiento poco exitosas. Así mismo, en el
Reino Unido, Shevlin et al. (2020) encontraron que
los altos niveles de ansiedad estaban asociados a síntomas de estrés post
traumático.
Sabemos, que los hábitos requieren de ajuste ante situaciones
nuevas y más aún en situaciones de crisis para adaptarse a la misma. Normalmente,
los hábitos se crean en función de alcanzar ciertos objetivos en un contexto
determinado, por lo que los contextos activan respuestas las cuales las
personas suelen llevar a cabo (Álvarez & López, 1999). Cuando los contextos
cambian drásticamente las rutinas cognitivas de procesamiento ya establecidas,
se presentan dificultades en su adecuación debido a la fosilización de estas.
El presente estudio nos ha permitido obtener información respecto
a indicadores concernientes al mantenimiento de la salud física y mental en una
fase aguda del confinamiento, de ahí su diseño. No obstante, presenta
limitaciones, una de las cuales refiere a las características de la muestra, la
cual no es aleatoria y en donde un gran número de participantes son estudiantes
universitarios, así como también la población de adultos mayores que
participaron es reducida. Pensamos al respecto que la forma de difusión del
estudio es un factor limitante para captura de una población más representativa
de los diferentes grupos de edad, ya que los jóvenes se encuentran más
familiarizados con las redes sociales y tecnología en general, pero dadas las
circunstancias del confinamiento se pensó como la mejor estrategia. Otros
aspectos que pueden limitar la interpretación de los hallazgos se hallan en
relación a la naturaleza de los instrumentos, del diseño transversal del
estudio, del momento, así como del contexto de confinamiento en el que se
presenta a la población, el cual era variable en cada estado del país, siendo
unos estados más estrictos que otros en cuanto a la movilidad ciudadana y
restricción de actividades no elementales. Estos aspectos afectan la
generalización de los hallazgos a población con características semejantes, por
lo que los datos aquí presentados deben ser utilizados con cautela. Se
recomienda en futuras investigaciones el incluir muestras más homogéneas en
cuanto a edad, así como dar seguimiento a mediano y largo plazo a la salud
mental de los participantes.
Como conclusiones podemos señalar que la actual pandemia ha tenido
como efecto una pérdida del control de los hábitos en un sector amplio de la
población, llegando a poder ser considerados como factores de riesgo para la
salud física y mental. Pensamos que esto merece la atención de los
profesionales de la salud, así mismo, se ve la pertinencia de hacer llegar a la
población afectada estrategias para un mejor control de sus hábitos, sobre todo
en las personas jóvenes ya que tienden a verse más afectadas en los mismos. La
aparición de ansiedad, como hemos visto, está fuertemente asociada a la
adaptación y los problemas derivados de esa condición. El dotar de estrategias
que permitan un adecuado manejo de los hábitos puede ser un factor que evite la
aparición de la ansiedad, o bien, que ésta se manifieste con mayor severidad,
así mismo, puede ser un factor protector que lleve a una mejor adaptación a
situaciones como el confinamiento o la pandemia.
En una cultura colectivista como la nuestra donde la normalidad
está asociada a las interacciones con las personas y grupos de referencia, la
interrupción abrupta de estos lazos afecta el funcionamiento cotidiano de las
personas, perturbando también sus hábitos ya que estos tienden a socializarse.
De ahí la pertinencia de trabajar en evitar que los hábitos tiendan a
desmejorar en todo momento y más aún en situaciones de pandemia, sobre todo en
un país como el nuestro en el que inclusive se ha llegado a declarar emergencia
epidemiológica por sobrepeso, obesidad y diabetes mellitus en la población
(Secretaría de Salud, 2016), donde además,
el 55% de la población presenta inseguridad alimentaria, el 18% presenta
niveles altos de triglicéridos y colesterol, el 19.5% problemas de hipertensión
y el 10% diabetes (ENSANUT, 2018).
ORCID
Javier Álvarez Bermúdez https://orcid.org/0000-0003-1483-3006
Cecilia Meza Peña https://orcid.org/0000-0003-3678-2836
CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORES
Javier Álvarez Bermúdez: Conceptualización y diseño, metodología, recolección de datos, análisis formal,
escritura- borrador inicial, escritura- revisión y edición del manuscrito.
Cecilia Meza Peña: Conceptualización y diseño,
metodología, recolección de datos, análisis formal, escritura- borrador
inicial, escritura- revisión y edición del manuscrito.
AUTOR CORPORATIVO
Grupo de investigación internacional
PSYCOVID Nodo México está conformado por Luis Javier Martínez Blanquet
(Universidad Autónoma de San Luis Potosí), Georgina Eugenia Bazán Riverón
(Universidad Nacional Autónoma de México), Imelda G. Alcalá-Sánchez (Universidad
Autónoma de Chihuahua), Lucía Pérez Sánchez (Universidad Autónoma de Nayarit),
Martha Leticia Gaeta González (Universidad Popular Autónoma del Estado de
Puebla), Paulina Iturbide Fernández (Universidad Popular Autónoma del Estado de
Puebla): Diseño del instrumento, metodología y recolección
de datos.
FUENTE DE FINANCIAMIENTO
El estudio no contó con apoyo financiero
de algún organismo o fideicomiso, fue autofinanciado por los colaboradores del
proyecto.
CONFLICTO DE INTERESES
Los autores expresan que no hubo
conflictos de intereses al recoger los datos, analizar la información ni redactar
el manuscrito.
AGRADECIMIENTOS
Agradecemos al Dr. Antonio Sanz Ruiz de
la Universidad Autónoma de Barcelona, así como al Dr. Luis Javier Martínez
Blanquet de la Universidad Autónoma de San Luis, por la invitación a participar
en el Grupo de Investigación PSYCOVID en el Nodo México, así como a todos los
investigadores participantes en la aplicación de los instrumentos.
PROCESO DE REVISIÓN
Este estudio ha sido revisado por pares
externos en modalidad de doble ciego. El editor encargado fue Jeff
Huarcaya-Victoria. El proceso de revisión se encuentra como material
suplementario 1.
DECLARACIÓN DE DISPONIBILIDAD DE
DATOS
La base de
datos y cuestionarios del presente estudio estará disponible para la comunidad
científica solicitándola al autor de correspondencia.
DESCARGO DE RESPONSABILIDAD
Los
autores son responsables de todas las afirmaciones realizadas en este artículo.
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