Use of bietapic conglomerates for the
construction of addictive profiles in university students
Jessica Alexandra Marcatoma Tixi. [1= ], Héctor Salomón Mullo Guaminga. [2= ] & Natalia Alexandra Pérez Londo. [3= ]
Reci=
bido:
01-08-2019 / Revisado: 05-09-209 /Aceptado: 28-09-2019/ Publicado: 04-10-20=
19
The academic success of the university student is
negatively affected by certain addictive behaviors, which is a progressive
problem and is considered an increasingly common event among university
students, however, studies dealing with this problem in Ecuador are scarce.
Objective. Define addiction profiles in students of the Polytechnic School =
of
Chimborazo. Materials and methods. Cross-sectional, quantitative,
non-experimental and exploratory research; It studies 945 university studen=
ts
from a total of 18,641, using as instruments: the MULTICAGE 4 and Assessmen=
t of
the severity of dependence (SDS) surveys, with likert questions where the
statistical analysis of two-stage conglomerates was applied. Results: Two
well-defined profiles were found, where the first is a combination of men (=
244)
and women (242), while the second is basically made up of women (458).
Conclusions: This last profile allows to show a very interesting conclusion=
in
the case of women, I have indicated that they in general are highly prone to
suffer eating disorders, compulsive spending disorder and internet addictio=
n,
to a lesser extent they are likely to be dependent on Alcohol and marijuana
use, in contrast, are discreetly impaired by pathological gambling, substan=
ce
addiction, video games and sex addiction.
Resumen.
El éxito académico del estudiante univ=
ersitario
se ve afectado negativamente por ciertas conductas adictivas, que es un
problema progresivo y se considera un evento cada vez más habitual entre los
universitarios, sin embargo, son escasos los estudios que tratan sobre esta
problemática en Ecuador. Objetivo. Definir perfiles de adicción en estudian=
tes
de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Materiales y métodos. La
investigación de tipo transversal, cuantitativa, no experimental y
exploratorio; estudia a 945 universitarios de un total de 18 641, empleando
como instrumentos: las encuestas MULTICAGE 4 y Valoración de la gravedad de=
la
dependencia (SDS), con preguntas de tipo likert donde se aplicó el análisis
estadístico de conglomerados en dos etapas. Resultados: Se encontró dos per=
files
bien definidos, donde el primero es una combinación de hombres (244) y muje=
res
(242), mientras que el segundo esta básicamente constituido por mujeres (45=
8).
Conclusiones: Este último perfil permite mostrar una conclusión muy interes=
ante
para el caso de las mujeres, he indica que ellas en general son altamente
propensas a sufrir trastornos alimenticios, desorden de gasto compulsivo y
adicción al internet, en menor medida son propensas a ser dependientes del
alcohol y al consumo de marihuana, en contraste, son discretamente perjudic=
adas
por el juego patológico, adicción a sustancias, videojuegos y adicción al
sexo.
Palabras claves: Educación, Adiccione=
s,
Conglomerados en dos fases, Multicage y SDS.
Introducción.
El
éxito académico del estudiante universitario está ligado al cumplimiento
satisfactorio de la carga horaria, responsabilidades académicas, tareas,
organización del estudio, evaluaciones, entre otros (Dominguez, Villegas y
Centeno, 2014) (Ramos, Jadán, Paredes, Bolaños y Gómez, 2017). Aquellos que
cumplen con dicho perfil son denominados estudiantes de alto rendimiento o
exitosos, sin embargo, ésta no es una realidad absoluta, ya que existe un
elevado porcentaje de estudiantes que no son capaces de tener éxito académi=
co,
entre otras cosas debido a que, desarrollan adicciones que reducen el
rendimiento académico (Ramos et al., 2017). Estas adicciones están presente=
s en
el ámbito universitario en general, por ejemplo en la Universidad de la
Amazonia de Colombia, el 95% de estudiantes consumen alcohol (Salgado, Alda=
na y
Gaitán, 2018), en la Facultad de Ciencias Empresarias de la Universidad San
Ignacio de Loyola, existe una alta frecuencia de uso de redes sociales por
parte de los alumnos(Palacios, 2018), igualmente, en la Facultad de Educaci=
ón
de Albacete, más de la mitad de los estudiantes dedican más de cinco horas =
al
día al teléfono móvil y de estos el 79,6% manifiestan haber tenido problemas
secundarios de comportamiento por su uso excesivo (Garrote, Jiménez y Gómez,
2018), en el Centro Universitario de Ciencias Biológicas y Agrícolas de la
Universidad de Guadalajara, hay 26,7% de fumadores, además el 12,8% de las
personas encuestadas consumió drogas ilegales en el último mes y el 23,8% e=
n el
último año, donde la principal droga ilegal utilizada fue la marihuana (Góm=
ez,
Landeros, Pérez y Martínez, 2018). Estos comportamientos, se dan tal vez de=
bido
a que los estudiantes piensan en la adicción desde la posibilidad de la
elección, al tiempo que lo asocian con el riesgo del daño; así mismo, a cau=
sa de
que cuestionan el perjuicio social e institucional de estas conductas en el
contexto universitario (Osorio, Díez y Bedoya, 2018).
Por
tanto, el tema de las adicciones son motivo de investigaciones social=
es,
económicas y científicas ya que es un síndrome constituido por un conjunto
de signos y síntomas en la sociedad a nivel mundial, actualment=
e la
mayoría de los estudios centran su atención sobre colectivos universitarios
debido al deterioro progresivo de la calidad de vida de los
estudiantes a través de la pérdida de control, negación o auto engaño=
y
soledad. Estos son algunos de los síntomas característicos de las adicciones
cuya presencia impide percibir el deterioro personal a causa de una
conducta adictiva, estos patrones se relacionan con cambios neuroquímicos
presentes en personas con desordenes adictivos con cierta predisposición
biogenética a desarrollar estas enfermedades.
En
la actualidad varias son las adicciones que afectan a la población
universitaria, como el consumo de alcohol, adicción a los juegos de azar,
consumo de sustancias, trastornos alimenticios, adicción al uso de internet,
gasto compulsivo, sexo, uso de celular, consumo de cigarrillo y marihuana
(López, 2019), las cuales empiezan a manifestarse de forma creciente, esto =
se relaciona
con la Teoría de Normas Sociales donde explican acerca de la influencia que
ejercen particularmente amigos y compañeros en la adquisición de adicciones=
, el
punto de partida de estas enfermedades es la búsqueda de aceptación social
donde existen grupos referentes de alto dominio social en el que las normas=
son
implícitas, impuestas por unos pocos y no abiertamente discutidas, lo cual
lleva a que los jóvenes adquieran formas de pensamiento, sin necesariamente
concordar con ellas.
Dentro
de las adicciones en el país (INEC, 2012) (Brito, 2018), el grupo con mayor
consumo de alcohol se encuentra entre las edades de 19 a 24 años que son el=
12%
de la población ecuatoriana, por otro lado, la Organización Mundial de la S=
alud
(OMS) en el año 2013, manifiesta que Ecuador ocupa el segundo lugar en Amér=
ica
Latina en consumo de alcohol, esto evidencia que en el país el consumo de
bebidas alcohólicas predomina entre las adicciones, reflejando una sociedad
sumida en una cultura de alcohol, esta problemática afecta más a los hogares
con menores ingresos, que según estimaciones del INEC gastan en conjunto má=
s de
545 mil dólares al mes, obviamente aquellos con mayores ingresos les supera=
n,
empleando más de 2 millones 130 mil dólares para su consumo, pues cada habi=
tante
ingiere en promedio 9.4 litros de alcohol al año (INEC, 2015) (Túquerres y
Ulcuango, 2019). De la misma manera, estudios recientes revelan que en dos
universidades de la capital del Ecuador, existe un uso y abuso del internet=
, ya
que en este, se encuentran plataformas virtuales de aprendizaje, donde el
estudiante debe subir tareas e interactuar para aprender, pero también se
encuentran otras páginas, donde el estudiante podría desperdiciar su tiempo=
con
el uso de redes sociales, juegos en línea, reproductores de películas, entre
otros recursos de la web, que se convierten en estímulos que aumentan el
comportamiento adictivo del estudiante universitario. Por otro lado, el uso=
de
internet ha incentivado la adicción al sexo virtual, esto fue confirmado po=
r estadísticas
proporcionadas por Google a través de los motores de búsqueda, donde la pal=
abra
más buscada fue sexo (Ramos et al., 2017) (Parra, Vargas, Zamorano, Peña,
Velázquez, Ruiz y Monreal, 2016) (García, Terol, Nieto, Lledó, Sánchez, Mar=
tín
y Sitges, 2008) (Ndege, Mutavi, Kokonya, Nekesa, Musungu, Obondo y Wangari,
2015). Otra adicción es el consumo de marihuana, preocupación central desde=
el
punto de vista de las políticas públicas, pues se identifica como puerta de
entrada hacia otras sustancias que originan trayectorias de consumo
problemáticas y consecuencias negativas para los proyectos de vida de perso=
nas
jóvenes, especialmente cuando su consumo aparece como algo cotidiano dentro=
del
espacio universitario (Cazenave, Saavedra, Huerta, Mendoza y Aguirre, 2017).
Además, el consumo de imágenes impuestas por el medio social y familiar
coadyuva a que un estudiante padezca de algún tipo de trastorno alimenticio,
marcando una nueva adición por la preocupación del estándar de cuerpo perfe=
cto
generando un uso abusivo de laxantes y en ocasiones de diuréticos. En atenc=
ión
a lo cual, y sabiendo que en el Ecuador existen, 3 173 614 jóvenes entre 18=
y
29 años que corresponde al 18.4% de la población ecuatoriana (Palacios, 201=
8) y
que estos son los más vulnerables de sufrir adicciones, la presente
investigación busca definir perfiles de adicción en estudiantes de la Escue=
la
Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH), que alberga aproximadamente a =
18
641 jóvenes universitarios de casi todas las provincias del país.
El
resto del documento está organizado de la siguiente manera: en la Sección 2:
revisión breve de los materiales y métodos utilizados para alcanzar el obje=
tivo
planteado, Sección 3: descripción de los principales resultados sobre los
perfiles de adicción de estudiantes universitarios. Al termino la sección 4
muestra las conclusiones de la investigación y sugerencias para futuras
investigaciones.
Metodología
Esta
investigación fue transversal, cuantitativa, no experimental y exploratoria,
según la línea del tiempo, tipo de investigación, manipulación de variables=
y
profundidad del objetivo de estudio respectivamente (Hernández, Fernández y
Baptista, 2014) (Patten y Newhart, 2017).
Instrumentos de recolección de datos:=
La encuesta aplicada mantuvo como temática principal las adicciones, contó =
con
un total de 34 preguntas divididas en diferentes bloques. Todas las respues=
tas
que se recogieron fueron de tipo categórico en su mayoría con escala tipo
Likert. La pregunta inicial hace referencia al sexo de los universitarios,
seguido por un bloque de 32 preguntas referentes a la Dependencia del Alcoh=
ol,
Juego Patológico, Adicción a Sustancias, Trastornos Alimenticios, Adicción a
Internet, Adicción a Videojuegos, Gasto Compulsivo y Adicción al Sexo,
planteadas según el cuestionario MULTICAGE 4 (Pedrero, Rodríguez, Gallardo,
Fernández, Pérez y Chicharro, 2007) (Marcatoma, 2016), cuya fiabilida=
d es
de 0,7. Mientras que el bloque final recogió datos del Consumo de Marihuana,
siguiendo el cuestionario de Valoración de la gravedad de la dependencia SDS
por sus siglas en inglés (Marcatoma, 2016) (Van Der Pol, Liebregts, R. de
Graaf, Korf, Brink y Laar, 2013).
Población: El marco referencial de
estudio estuvo representado por la totalidad (18 641) de estudiantes de la
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (Palacios, 2018), matriculados e=
n el
período académico septiembre 2018 – febrero 2019.
Diseño Muestral: La técnica de
selección de datos fue el muestreo de conglomerados bietápico donde el marco
referencial de la primera etapa estuvo representado por las 38 carreras
ofrecidas por la ESPOCH, de estas, se seleccionaron las carreras de Ingenie=
ría
en Administración de Empresas, Licenciatura en Promoción de la Salud,
Licenciatura en Diseño Gráfico y Bioquímica-Farmacia (llegado a una muestra=
de
945 universitarios); luego en la segunda etapa se realizó un censo en cada =
conglomerado,
tomado como unidades de observación los niveles (o cursos) de las diferentes
carreras. Es importante mencionar que el tamaño de la muestra se determinó
fijando el error máximo admisible para estimar una proporción en muestreo p=
or
conglomerados con afijación proporcional a un 95% de confianza, garantizand=
o la
representatividad de la muestra y las estimaciones en base a ella.
Localización del estudio: El estu=
dio se
desarrolló en el campus Riobamba de la Escuela Superior Politécnica de
Chimborazo.
Técnicas estadísticas: Dada la ut=
ilidad
del empleo de técnicas estadísticas para el análisis cuantitativo de fenóme=
nos
sociales, en esta investigación se ha seleccionado el análisis de conglomer=
ados
en dos etapas con el propósito de profundizar en la compresión de las
diferentes agrupaciones de los estudiantes de la ESPOCH en función de varia=
bles
de adicción. Pérez, 2005 (como se citó en Mullo y Marcatoma, 2018) indica q=
ue
el procedimiento, análisis de conglomerados en dos fases de SPSS es una
herramienta de exploración diseñada para descubrir las agrupaciones natural=
es
de un conjunto de datos que, de otra manera, no sería posible detectar. Este
procedimiento trabaja tanto con variables continuas como categóricas. Los c=
asos
representan los objetos que se van a conglomerar y las variables representan
los atributos en los que se va a basar la conglomeración. La medida de
distancia de verosimilitud supone que las variables del modelo de conglomer=
ados
son independientes. Además, se supone que cada variable continua tiene una
distribución normal (de Gauss) y que cada variable categórica tiene una
distribución multinomial. Sin embargo, las comprobaciones empíricas internas
indican que este procedimiento es bastante robusto frente a las violaciones
tanto del supuesto de independencia como de las distribuciones, pero aun as=
í es
preciso tener en cuenta hasta qué punto se cumplen estos supuestos. En cuan=
to a
la justificación de su uso, es debido principalmente a que las variables de
adicción son de tipo categóricas y también a causa de que se pretende estud=
iar
las agrupaciones naturales de los estudiantes universitarios con relación a
variables de adicción.
Resultados
Las
conductas adictivas son un problema progresivo y se consideran un evento ca=
da
vez más habitual entre los universitarios. Hace poco la bibliográfica cient=
ífica
está hallando un patrón de concurrencia de uso de drogas, como por ejemplo =
el
uso desmedido del alcohol, cannabis y tabaco, pronostica el consumo de otras
drogas, acompañadas por otras conductas adictivas (Mínguez y Becoña, 2015).=
Lo
cual es importante, ya que estás conductas están originando múltiples casos=
de
dependencia en gente que obtiene de estas adicciones un escondite, que los
aparta de sus adversidades personales o familiares, pero luego no pueden sa=
lir
fácilmente de estas conductas. Como se ve las adicciones son un tema
interesante donde vale la pena mostrar datos actualizados sobre esta
problemática, de modo que, presentamos los resultados de este estudio en dos
bloques, el primero trata sobre la indagación del cumplimiento de los supue=
stos
para la aplicación del análisis de conglomerados en dos fases y luego mostr=
amos
los resultados.
Sobre el cumplimiento de supuestos:
Antes de presentar los resultados es trascendente indicar que para la
comprobación de independencia y distribución multinomial de las variables en
estudio, se utilizaron tablas de contingencia y pruebas chi-cuadrada
respectivamente, obteniendo para las 45 combinaciones de pares de variables
(Sexo, Dependencia del Alcohol, Juego Patológico, Adicción a Sustancias,
Trastornos Alimenticios, Adicción a Internet, Adicción a Videojuegos, Gasto
Compulsivo, Adicción al Sexo y Consumo de Marihuana), valores de p inferior=
es a
0.05, lo cual muestra que existe independencia entre las variables. Luego al
estudiar la distribución de las variables se obtuvo valores de p superiores=
a
0.05, indicando obviamente que se cumple con el supuesto de distribución
multinomial.
Perfiles adictivos en
estudiantes universitarios de la ESPOCH =
Tabla 1. Distribución de perfiles
|
=
Perfil |
=
ni |
=
fi |
|
=
1 |
=
486 |
=
51.45% |
|
=
2 |
=
459 |
=
48.60% |
|
=
Total |
=
945 |
=
100% |
|
=
|
=
|
=
|
Fuente: Elaborado por los autores según la Encuesta de Perfiles Adictivos en =
la ESPOCH
Figura 1.=
Importancia del Predictor
Fuente: Elaborado por los autores según la Encuesta de Perfiles Adictivos en =
la
ESPOCH
La distribución de los
perfiles (ver tabla 1.) encontrados, muestra que los estudiantes conforman 2
perfiles, el primero con 486 universitarios (51.45%) y el segundo con 459
(48.6%). Dentro de la importancia de las variables predictores (ver Figura.=
2.)
“trastornos de alimentación” es la más representativa para la clasificación=
y
creación de los perfiles, seguida de “sexo” y “adicción a internet”, también
existe una homogeneidad entre las variables “adicción a sustancias” y
“dependencia al alcohol”. En contraste, las demás variables no aportan
significativamente a la creación de los conglomerados.
Tabla 2. Distribución de perfiles (DP) según el sexo
|
=
Perfil |
=
Hombre |
=
Mujer |
||
|
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
|
|
=
1 |
=
244 |
=
99.6% |
=
242 |
=
34.6% |
|
=
2 |
=
1 |
=
0.4% |
=
458 |
=
65.4% |
|
=
Total |
=
245 |
=
100% |
=
700 |
=
100% |
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
Fuente: Elaborado por los autores según la Encuesta de Perfiles Adictivos en =
la
ESPOCH
Tabla 3. DP según dependencia al
alcohol
|
=
Perfil |
=
I |
=
PE |
=
MPE |
=
SE |
||||
|
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
|
|
=
1 |
=
188 |
=
49.90% |
=
154 |
=
41.20% |
=
78 |
=
61.40% |
=
66 |
=
98.50% |
|
=
2 |
=
189 |
=
50.10% |
=
220 |
=
58.80% |
=
49 |
=
38.60% |
=
1 |
=
1.50% |
|
Total |
=
377 |
=
100% |
=
374 |
=
100% |
=
127 |
=
100% |
=
67 |
=
100% |
|
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
Fuente: Elaborado por los autores
según la Encuesta de Perfiles Adictivos en la ESPOCH
La distribución de los
perfiles en las variables de adicción examina el grado de dependencia según
inexistencia (I), posible existencia (PE), muy probable existencia (MPE) y
segura existencia (SE). En relación con la variable sexo, se encontró que el
primer perfil está constituido (ver Tabla. 2.) por hombres (244, 99.6%) y
mujeres (242, 34.6%) casi en la misma cantidad, no obstante, el segundo per=
fil
está compuesto básicamente por mujeres (458, 65.4%). Es interesante observar
que según la dependencia al alcohol (ver Tabla. 3.) de los estudiantes, el
primer perfil agrupa a aquellos que son propensos (muy probable existencia y
segura existencia) a ser dependientes del alcohol (78, 61.4% y 66, 98.5%), =
en
contraste en el segundo perfil, están quienes tienen nula o posible existen=
cia
(220, 58.8% y 189, 50.1%) de ser dependientes del alcohol. Esto se debe a q=
ue
generalmente los hombres son aquellos que consumen en mayor medida alcohol,
pero recientemente las mujeres han incursionado en esta problemática y es p=
or ello
que en el primer perfil hay una mezcla entre hombres y mujeres. Por otro la=
do,
las mujeres más conservadoras están en el segundo perfil.
Tabla 4. DP según juego patológico
|
=
Perfil |
=
I |
=
PE |
=
MPE |
|||
|
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
|
|
=
1 |
=
368 |
=
44.60% |
=
105 |
=
98.10% |
=
13 |
=
100% |
|
=
2 |
=
457 |
=
55.40% |
=
2 |
=
1.90% |
=
0 |
=
0% |
|
=
Total |
=
825 |
=
100% |
=
107 |
=
100% |
=
13 |
=
100% |
Fuente: Elaborado por los autores según la Encuesta de Perfiles Adictivos en =
la
ESPOCH
Según juego patológico[4], el primer
componente engloba a las personas que tienen posible y muy probable existen=
cia
(105, 98.1% y 13, 100%) de sufrir trastornos del control de impulsos hacia =
los
juegos (ver Tabla. 4.). Esto indica que análogo a lo que ocurrió en depende=
ncia
al alcohol los hombres son aquellos que tienen tendencias a sufrir de estos
males, de igual modo (ver Tabla. 5.) en lo referente al tema de adicción a
sustancias (39, 100% y 2, 100%). En cambio, el perfil dos (ver Tablas. 4. y=
5.)
que recordamos está conformado por mujeres, tiende a mostrar una propensión=
a
la inexistencia (457, 55.4%) de trastornos del control de los impulsos hacia
los juegos y al mismo tiempo inexistencia y posible existencia (382, 47.2% y
77, 81.9%) de adicción a sustancias. <=
/span>
Tabla 5. DP según adicción a sustancias
|
=
Perfil |
=
I |
=
PE |
=
MPE |
=
SE |
||||
|
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
|
|
=
1 |
=
428 |
=
52.80% |
=
17 |
=
18.10% |
=
39 |
=
100% |
=
2 |
=
100% |
|
=
2 |
=
382 |
=
47.20% |
=
77 |
=
81.90% |
=
0 |
=
0% |
=
0 |
=
0% |
|
=
Total |
=
810 |
=
100% |
=
94 |
=
100% |
=
39 |
=
100% |
=
2 |
=
100% |
F=
uente:
Elaborado por los autores según la Encues=
ta
de Perfiles Adictivos en la ESPOCH
Tabla. 6. DP según trastorno de
alimentación
|
=
Perfil |
=
I |
=
PE |
=
MPE |
=
SE |
||||
|
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
|
|
=
1 |
=
403 |
=
100% |
=
58 |
=
29.40% |
=
23 |
=
7.00% |
=
2 |
=
11.10% |
|
=
2 |
=
0 |
=
0% |
=
139 |
=
70.60% |
=
304 |
=
93.00% |
=
16 |
=
88.90% |
|
=
Total |
=
403 |
=
100% |
=
197 |
=
100% |
=
327 |
=
100% |
=
18 |
=
100% |
|
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
Fuente: Elaborado por los autores
según la Encuesta de Perfiles Adictivos en la ESPOCH
El trastorno de alimentación (ver Tabla. 6.),
generalmente es más característico en mujeres, pero se conocen casos de amb=
os
sexos, esto ocurre en los estudiantes de la ESPOCH, donde las mujeres que se
enmarcan en el segundo perfil son aquellas que tiene la mayor probabilidad =
de
padecer de trastorno (304, 93% y 16, 88.9%), sin embargo, en el perfil uno
donde hay una combinación de hombres y mujeres la incidencia de trastorno de
alimentación es inexistente o posiblemente existente (403, 100% y 58, 29.4%=
), lo
cual demuestra lo dicho al principio de este párrafo.
Tabla 7=
. DP seg=
ún
adicción a internet
|
=
Perfil |
=
I |
=
PE |
=
MPE |
=
SE |
||||
|
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
|
|
=
1 |
=
188 |
=
100% |
=
91 |
=
29.30% |
=
162 |
=
40.60% |
=
45 |
=
95.70% |
|
=
2 |
=
0 |
=
0% |
=
220 |
=
70.70% |
=
237 |
=
59.40% |
=
2 |
=
4.30% |
|
=
Total |
=
188 |
=
100% |
=
311 |
=
100% |
=
399 |
=
100% |
=
47 |
=
100% |
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
Fuente: Elaborado por los autores
según la Encuesta de Perfiles Adictivos en la ESPOCH
De acuerdo con la adicción a internet (ver
Tabla. 7.) el primer perfil tiene una combinación de personas que por un la=
do
tienen una nula posibilidad (188, 100%) de tener adicción a internet y por =
otro
lado aquellos que tienen segura existencia (45, 95.7%) de experimentar
adicción, en cambio en el segundo perfil están aquellos que tienen un riesgo
medio hacia esta problemática, es decir, presentan posible existencia o muy
probable existencia de adicción a internet (220, 70.7% y 237, 59.4%). Esto =
tal
vez se deba a que el segundo perfil está conformado por mujeres y el primero
por una combinación de hombres y mujeres.
Sabiendo que la producción de videojuegos es=
tá
exclusivamente enfocada hacia hombres, con publicidad que hace que se sient=
an
placenteros, e incluso usándolos muy frecuentemente como el sujeto video ju=
gador
por excelencia. Hace que en el primer perfil (ver Tabla. 8.) haya muy proba=
ble
y segura existencia (40, 100% y 19, 100%) de dependencia hacia los videojue=
gos
y en el segundo no (456, 56.9% y 3, 3.6%).
Tabla 8. DP según adicción a videojuegos
|
=
Perfil |
=
I |
=
PE |
=
MPE |
=
SE |
||||
|
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
|
|
=
1 |
=
346 |
=
43.10% |
=
81 |
=
96.40% |
=
40 |
=
100% |
=
19 |
=
100% |
|
=
2 |
=
456 |
=
56.90% |
=
3 |
=
3.60% |
=
0 |
=
0% |
=
0 |
=
0% |
|
=
Total |
=
802 |
=
100% |
=
84 |
=
100% |
=
40 |
=
100% |
=
19 |
=
100% |
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
F=
uente: Elaborado por los autores según la Encuesta de Perfiles Adictivos e=
n la
ESPOCH
Tabla 9. DP según gasto compulsivo
|
=
Perfil |
=
I |
=
PE |
=
MPE |
=
SE |
||||
|
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
|
|
=
1 |
=
313 |
=
62.00% |
=
75 |
=
29.60% |
=
44 |
=
33.10% |
=
54 |
=
100% |
|
=
2 |
=
192 |
=
38.00% |
=
178 |
=
70.40% |
=
89 |
=
66.90% |
=
0 |
=
0% |
|
=
Total |
=
505 |
=
100% |
=
253 |
=
100% |
=
133 |
=
100% |
=
54 |
=
100% |
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
F=
uente: Elaborado por los autores según la Encuesta de Perfiles Adictivos e=
n la
ESPOCH
Según gasto compulsivo (ver Tabla. 9.) el pr=
imer
componente está conformado por estudiantes que no tienen tendencia a gastar
apremiantemente (313, 62%) y también por quienes sí la tienen (54, 100%). E=
ste
último se explica debido a que comprar compulsivamente afecta primordialmen=
te
al sexo femenino y recordamos que el primer perfil es una mezcla de mujeres=
y
hombres. En el segundo componente están fundamentalmente mujeres que tienen=
, si
bien posible (178, 70.4%) o muy posible (89, 66.9%) tendencia a gastar comp=
ulsivamente.
La adicción al sexo es un tema sensible, ent=
re
otras cosas debido a cuestiones culturales y de miedo a ser perjudicados/as=
por
ello, en relación con esto y teniendo presente que el segundo perfil es de
mujeres y el primero de hombres y mujeres. Tenemos para el primer perfil (v=
er
Tabla. 10.), que es posible o muy probable la existencia de sufrir adicción=
al
sexo (37, 100% y 17, 100%) y para el segundo perfil la posibilidad es nula
(459, 51.5%), esto tal vez debido a que es habitual que las mujeres no se
declaren adictas.
Sobre el consumo de marihuana (ver Tabla. 11=
.)
es bien sabido que es más prevalente en hombres, esto mismo se puede observ=
ar
en el perfil uno, donde existe por un lado segura existencia (13, 100%) de
consumo de marihuana y por otro lado posible existencia (217, 55.1%) de este
riesgo. En contraste, en el segundo perfil el consumo de marihuana pasa de =
muy
probable (12, 80%) a inexistente (270, 51.6%).
Tabla 10. DP según adicción al sexo
|
=
Perfil |
=
I |
=
PE |
=
MPE |
|||
|
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
|
|
=
1 |
=
432 |
=
48.50% |
=
37 |
=
100% |
=
17 |
=
100% |
|
=
2 |
=
459 |
=
51.50% |
=
0 |
=
0% |
=
0 |
=
0% |
|
=
Total |
=
891 |
=
100% |
=
37 |
=
100% |
=
17 |
=
100% |
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
=
|
Fuente: Elaborado por los autores según la Encuesta de Perfiles Adictivos e=
n la
ESPOCH
Tabla 11. DP según consumo de marihuana
|
=
Perfil |
=
I |
=
PE |
=
MPE |
=
SE |
||||
|
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
=
ni |
=
fi |
|
|
=
1 |
=
253 |
=
48.40% |
=
217 |
=
55.10% |
=
3 |
=
20.00% |
=
13 |
=
100% |
|
=
2 |
=
270 |
=
51.60% |
=
177 |
=
44.90% |
=
12 |
=
80.00% |
=
0 |
=
0% |
|
=
Total |
=
523 |
=
100% |
=
394 |
=
100% |
=
15 |
=
100% |
=
13 |
=
100% |
F=
uente: Elaborado por los autores según la Encuesta de Perfiles Adictivos e=
n la
ESPOCH
Discusión
Los
resultados de esta investigación son concordantes a estudios previos realiz=
ados
en México, Colombia, Perú y Ecuador, de esta manera tenemos que la dependen=
cia
al alcohol es menos incidente en mujeres en comparación con los hombres, es=
to
es apoyado por un estudio sobre las Expectativas, consumo de alcohol y
problemas asociados en estudiantes universitarios de la ciudad de México25,
donde se halló que las mujeres tienen una tendencia hacia un patrón de cons=
umo
de alcohol moderado; de la misma manera en el trabajo: Consumo de alcohol en
estudiantes universitarios26, mostraron que la más alta prevalencia del con=
sumo
de alcohol alguna vez en la vida fue en hombres (92.9%), mientras que en las
mujeres se encontró un 86%. En el artículo: Consumo patológico de alcohol e=
ntre
los estudiantes de la Universidad de Cartagena27, en cuanto al sexo se
encuentra resultados que también apoyan la idea que el consumo de alcohol de
alto riesgo es mayor en hombres (43.8%) que en mujeres (27.4%).
Sobre
la adicción a sustancias, el III Estudio epidemiológico andino sobre consum=
o de
drogas en la población universitaria de Ecuador, 201628, coincide con nuest=
ros
resultados en el sentido que señala que la tasa de usos de cualquier droga
llegó a un 18.3% entre los estudiantes hombres del Ecuador, mientras que pa=
ra
las mujeres fue de 7.5%.
El
artículo sobre El juego de azar y el videojuego en la universidad de San
buenaventura-Medellín29, concluye sobre el juego patológico que, el 80% de =
los
universitarios juegan dinero con mayor o menor frecuencia, existiendo un 4,=
5%
de probables jugadores patológicos y unos 6,6% de universitarios considerad=
os
jugadores problema. El 90,9% de los jugadores patológicos son varones, mien=
tras
que el 74,9% de los considerados no jugadores son mujeres, estableciéndose =
una
relación inversa muy significativa. De la misma manera, en el trabajo Juego
patológico y dependencia del alcohol en una muestra de trabajadores y
estudiantes universitarios: prevalencias, interrelaciones y diferencias de
género30, expone que en cuanto, al sexo, la proporción de mujeres es menor =
en
los perfiles que presentan alta dependencia del alcohol, y alta adicción al
juego.
La
adicción a los videojuegos es fuerte entre los universitarios, prevaleciend=
o en
hombres esto lo apoya el estudio Influencia de los videojuegos en los
estudiantes de educación superior31, donde se indica que existe una enorme
disparidad de género en la cantidad de tiempo dedicado a los videojuegos.
Mientras que menos de 1 de cada 50 mujeres encuestadas jugaron más de 10 ho=
ras
de videojuegos por semana, 1 de cada 10 hombres admitió haber hecho esto.
También, son 10 veces más hombres que mujeres los que admiten jugar más de =
20
horas por semana.
La
adicción al Internet en este estudio no mostro un patrón claro sobre la
prevalencia en hombres o mujeres, sin embargo, el trabajo: Adicción a
Internet32, señala que las mujeres están más propensas a tener un nivel de
adicción mayor al de los hombres, ya que estas acceden al internet con el
propósito de ampliar su círculo social, sin embargo, los hombres acceden a
páginas con algún contenido de sexo con mayor frecuencia.
En
lo referente a gasto compulsivo, fue más prevalente en mujeres en el presen=
te
trabajo, esta conducta adictiva es apoyada por el trabajo Impulsividad en la
compra en estudiantes universitarios33, en el que, con relación al sexo las
medias de la escala impulsividad en las compras presenta diferencia en las
medias en función, siendo mayor en las mujeres con un 67,97 en comparación =
con
los hombres con una media de 62,24. Así mismo34, muestra que las mujeres son
más propensas al gasto compulsivo.
Finalmente,
este estudio no muestra un patrón claro según sexo en el consumo de marihua=
na,
sin embargo, el III Estudio epidemiológico andino sobre consumo de drogas e=
n la
población universitaria de Ecuador, 201628, expone que el 39% de los
estudiantes percibe gran riesgo frente al uso experimental (probar marihuana
una o dos veces), siendo algo mayor en el caso de las mujeres. Dicha cifra
aumenta si los estudiantes son consultados sobre el riesgo percibido cuando=
una
persona fuma frecuentemente marihuana (73%), en este caso las mujeres apare=
cen
con una percepción de gran riesgo bastante mayor que los hombres, 77,5% ver=
sus
68,2%.
Conclusiones.
Luego
de haber realizado este estudio y mediante el análisis de las variables sex=
o y
adicciones, se llegan a las conclusiones de gran interés siguientes:
·&nb=
sp;
Los estudiantes universitarios de la ESPOCH forman dos
perfiles característicos que, en términos generales, el primero se halla
representado por el 51.40% de los estudiantes y está conformado por mujeres
(242, 34.6%) y hombres (244, 99.6%) casi en la misma cantidad, con alta
probabilidad de dependencia al alcohol (78, 61.4% y 66, 98.5%), al juego
patológico (105, 98.1% y 13, 100%), adicción a sustancias (39, 100% y 2, 10=
0%),
videojuegos (81, 96.4%, 40, 100% y 19, 100%) y al sexo (37, 100% y 17, 100%=
).
Por otro lado, también la conforman aquellos estudiantes que tienen segura o
nula existencia de dependencia hacia la marihuana (13, 100% y 253, 48.4%),
gasto compulsivo (54, 100% y 313, 62%) y adicción a internet (45, 95.7% y 1=
88,
100%). Desde otro punto de vista, el perfil incluye a individuos que no tie=
ne
prevalencia (403, 100%) a sufrir trastornos de alimentación y otros que tie=
nen
posible existencia de este trastorno (58, 29.4%).
<=
span
lang=3DES-EC style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%'>
·&nb=
sp;
El segundo perfil, fue conformado por 459 (48.6%) estudia=
ntes
de sexo femenino (458), con tendencia alta de sufrir trastornos de alimenta=
ción
(139, 70.6%; 304, 93% y 16, 88.9%), asimismo está conformada por aquellos q=
ue
tienen una posible o muy probable predisposición a sufrir un desorden de ga=
sto
compulsivo (178, 70.4% y 89, 66.9%), adicción a internet (220, 70.7% y 237,
59.4%), con inexistencia, posible o muy probable dependencia al alcohol (18=
9,
50.1%; 220, 58.8% y 49, 38.6%) y al consumo de marihuana (270, 51.6%; 177,
44.9% y 12, 80%). En contraste, este grupo se ve poco afectado por el juego
patológico (457, 55.4% y 2, 1.9%), adicción a sustancias (382, 47.2% y 77,
81.9%), videojuego (456, 56.9% y 3, 3.6%) y al sexo (459, 51.5% y 0, 0%). E=
ste
perfil permite mostrar conclusiones muy interesantes como: que las mujeres =
son
más propensas a sufrir trastornos alimenticios, desorden de gasto compulsiv=
o y
adicción al internet, en menor medida son propensas a ser dependientes del
alcohol y al consumo de marihuana, y son mesuradamente perjudicadas por el
juego patológico, adicción a sustancias, videojuegos y adicción al sexo.
<=
span
lang=3DES-EC style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%'>
<=
span
lang=3DES-EC style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%'>
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publica es de exclusiva responsabilidad de los autores y no necesariamente
reflejan el pensamiento de la Revi=
sta
Ciencia Digital. El
artículo queda en propiedad de la revista y, por tanto, su publicación parc=
ial
y/o total en otro medio tiene que ser autorizado por el director de la Revista Ciencia Digital.
[2] Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Facul=
tad
de Ciencias, Riobamba, Ecuador, shalo1028@hotmail.com
[4= ] El juego patológico es un trastorno del control de los impuls= os, que se caracteriza por una frecuente y creciente preocupación por el juego = de forma desadaptativa.
www.cienciadigital.org =
Vol. 3, N°4, p. 172-188,octubre - diciembre, 20