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Uso de conglomerados bietapicos para la construcció= n de perfiles adictivos en estudiantes universitarios

 

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

 

 

 Abstract.    =                              DOI:=  https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v3i4.963

 

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.

 

Keywords: Education, Addicti= ons, Clusters, Multicage and SDS.

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.  <= /span>

 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<= /p>

= 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

&nbs= p;

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%).

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·&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.

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PARA CITAR EL ARTÍCULO INDEXADO.=

 

 

<= span lang=3DES-EC style=3D'font-size:9.0pt;line-height:115%;font-family:"Segoe U= I",sans-serif; color:black;mso-color-alt:windowtext;background:white'>Marcatoma Tixi, J. A., Mullo Guaminga, H. S., & Pérez Londo, N. A. (2019). Uso de conglomerados bietapicos para la construcción de perfiles adictivos= en estudiantes universitarios. Ciencia Digital3(4), 172-188. https://doi.org/1= 0.33262/cienciadigital.v3i4.963

 

 



 

 

 

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[1] Es= cuela Superior Politécnica de Chimborazo, Facultad de Ciencias, Riobamba, Ecuador, jesaly11@hotmail.com

[2] Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Facul= tad de Ciencias, Riobamba, Ecuador, shalo1028@hotmail.com

[3] Es= cuela Superior Politécnica de Chimborazo, Facultad de Ciencias, Riobamba, Ecuador, nperez@espoch.edu.ec

[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.

------=_NextPart_01D58B3C.DF6451D0 Content-Location: file:///C:/2F2808F0/12.1TextodelarticuloVol3.4MarcatomaP_archivos/item0001.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml ------=_NextPart_01D58B3C.DF6451D0 Content-Location: file:///C:/2F2808F0/12.1TextodelarticuloVol3.4MarcatomaP_archivos/props002.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml ------=_NextPart_01D58B3C.DF6451D0 Content-Location: file:///C:/2F2808F0/12.1TextodelarticuloVol3.4MarcatomaP_archivos/themedata.thmx Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: application/vnd.ms-officetheme UEsDBBQABgAIAAAAIQDp3g+//wAAABwCAAATAAAAW0NvbnRlbnRfVHlwZXNdLnhtbKyRy07DMBBF 90j8g+UtSpyyQAgl6YLHjseifMDImSQWydiyp1X790zSVEKoIBZsLNkz954743K9Hwe1w5icp0qv 8kIrJOsbR12l3zdP2a1WiYEaGDxhpQ+Y9Lq+vCg3h4BJiZpSpXvmcGdMsj2OkHIfkKTS+jgCyzV2 JoD9gA7NdVHcGOuJkTjjyUPX5QO2sB1YPe7l+Zgk4pC0uj82TqxKQwiDs8CS1Oyo+UbJFkIuyrkn 9S6kK4mhzVnCVPkZsOheZTXRNajeIPILjBLDsAyJX89nIBkt5r87nons29ZZbLzdjrKOfDZezE7B 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                                                 =                                                                       ISSN: 2602-8085<= /p>

                                                =                    Vol. 3, N°4, p. 172-188,octubre - diciembre, 20 19

Educación & Salud               =                                                                     =                                                 Página 156

 

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