los estudiantes de Medicina son una población vulnerable a la mala calidad de sueño y a la privación del mismo; estos problemas se acentuaron durante la pandemia por la COVID-19. El objetivo de este estudio fue evaluar la asociación entre las alteraciones en el sueño con la presencia de depresión y ansiedad en los estudiantes de Medicina durante la pandemia.
Métodosestudio transversal realizado en estudiantes de Medicina de una universidad privada de Perú. Se recolectaron los datos desde el 22 de mayo hasta el 14 de junio del 2020, después de 3 meses de aislamiento social obligatorio. Para evaluar depresión, ansiedad e insomnio se emplearon el Patient Health Questionnaire (PHQ-9; ≥ 10), el Generalized Anxiety Disorder (GAD-7; ≥ 10) scale y el Insomnia Severity Index (ISI; ≥ 8), respectivamente. Se usaron regresiones de Poisson con variancia robusta para calcular las razones de prevalencia.
Resultadosla prevalencia de la depresión, la ansiedad y el insomnio fue de 28,5, 29,5 y 60,1%, respectivamente. Se encontró que quienes tuvieron sueño corto (RPa: 1,40, IC: 1,05-1,87, p: 0,024), dormían después de las 2:00 horas (RPa: 2,24, IC: 1,31-3,83, p: 0,003) o que presentaban insomnio (RPa: 7,12, IC: 3,70-13,73, p: < 0,001) tenían una mayor prevalencia de ansiedad. Asimismo, los que dormían después de las 2:00 horas (RPa: 2,13, IC: 1,24-3,64, p: 0,006) y los que presentaban insomnio (RP: 8,82, IC: 4,17-18,68, p: < 0,001) tenían una mayor prevalencia de depresión.
Conclusionesel sueño corto, la hora de acostarse y el insomnio son factores asociados a la prevalencia de depresión y ansiedad.
Medical students are a population vulnerable to poor sleep quality and sleep deprivation; these problems were accentuated during the COVID-19 pandemic. The objective was to evaluate the association between sleep disturbances and the presence of depression and anxiety in medical students during the pandemic.
Materials and methodsCross-sectional, analytical study in medical students of a private university in Peru. Data were collected from May 22 to June 14, 2020, after 3 months of mandatory social isolation. The Patient Health Questionnaire (PHQ-9; ≥10), the Generalized Anxiety Disorder (GAD-7; ≥10) scale and the Insomnia Severity Index (ISI; ≥8) were used to assess depression, anxiety and insomnia, respectively. Poisson regressions with robust variance were used to calculate prevalence ratios.
ResultsThe prevalence of depression, anxiety and insomnia was 28.5%, 29.5% and 60.1% respectively. It was found that those who had short sleep (RPa: 1.40, CI: 1.05-1.87, p: 0.024), who slept after 2:00 hours (RPa: 2.24, CI: 1.31-3.83, p: 0.003) and who presented insomnia (RPa: 7.12, CI: 3.70-13.73, p: <0.001) had a higher prevalence of anxiety. Likewise, those who slept after 2:00 hours (RPa: 2.13, CI: 1.24-3.64, p: 0.006) and those who presented insomnia (RP: 8.82, CI: 4.17-18.68, p: <0.001) had a higher prevalence of depression.
ConclusionsShort sleep, bedtime and insomnia are factors associated with the prevalence of depression and anxiety.
La pandemia causada por un nuevo coronavirus humano (SARS-CoV-2) y su enfermedad (COVID-19), generó una crisis mundial y la tercera declaración de urgencia sanitaria global por la Organización Mundial de la Salud1. En el mundo, muchos países adoptaron políticas de contingencia nunca antes vistas como el aislamiento, la inmovilización social, el cierre de las fronteras, los colegios y las universidades. Además de amenazar la salud humana, las enfermedades pandémicas provocan efectos psicológicos crónicos y potencialmente irreversibles2,3, por este motivo la salud mental es un aspecto que debe ser considerado con la misma relevancia que los aspectos clínicos producidos por esta enfermedad2,4. La aparición de trastornos del sueño en respuesta a eventos impactantes, como catástrofes naturales (por ejemplo, incendios forestales, terremotos, inundaciones) o tiempos de guerra han sido reportados5,6; pero, a diferencia de estos acontecimientos, que son circunscritos geográficamente, la pandemia por la COVID-19 es una crisis global que ha producido cambios para toda la humanidad. Esta pandemia produjo alteraciones del sueño y de los ritmos circadianos, en un momento en el que un sueño saludable es fundamental para afrontar de forma adaptativa esta crisis y la incertidumbre sobre el futuro7.
El trastorno de insomnio se define como la dificultad persistente en el inicio del sueño, su duración, consolidación o calidad, que ocurre a pesar de la existencia de adecuadas condiciones y oportunidad para el mismo8. Los estudiantes universitarios corren un mayor riesgo de padecer problemas de sueño y un estado de ánimo deprimido9. La convergencia de los cambios biológicos y ambientales asociados con la adolescencia y la edad adulta emergente predisponen a los estudiantes universitarios a presentar alteraciones del sueño y de la salud mental10,11. Entre los estudiantes universitarios de todo el mundo la privación del sueño es frecuente; diferentes estudios indicaron que el 24% de los estudiantes universitarios de Reino Unido12, 30% de Corea13 y el 49% de Taiwán14 declararon haber dormido menos de 7 horas por noche. Los estudiantes de Medicina soportan una gran carga académica, la cual contribuye a una mala calidad del sueño, más allá de la que ya experimenta la sociedad por la pandemia; en China durante la pandemia por COVID-19, la tercera parte (33,2%) de los estudiantes de Medicina presentaron una mala calidad del sueño9. En la última década, la interacción entre las alteraciones del sueño y la salud mental en los estudiantes universitarios ha recibido una atención creciente, debido a que estos problemas han sido señalados como prioridades de salud pública para los adultos jóvenes15. Existe una asociación establecida entre los trastornos del sueño y diversas enfermedades mentales; especialmente, los trastornos del estado de ánimo y la ansiedad. Los trastornos del sueño pueden ser una comorbilidad, una causa o un síntoma de los trastornos psiquiátricos, y viceversa16. La universidad es un momento adecuado para detectar y comprender la depresión y la ansiedad, debido a que su prevalencia es mayor en esta etapa. Además, las alteraciones de salud mental cuando coexisten con alguna alteración del sueño pueden convertirse en un problema crónico, limitando todos los aspectos del ser humano. Debido a que los estudiantes de Medicina son una población vulnerable para el desarrollo de los trastornos del sueño y de salud mental; y los posibles efectos potenciadores de la pandemia, es crucial explorar la asociación entre estos problemas durante esta coyuntura. El objetivo de este estudio es evaluar la asociación entre las alteraciones en el sueño con la presencia de la ansiedad y la depresión en un grupo de estudiantes de Medicina, 3 meses después de la inmovilización social obligatoria por la pandemia.
Materiales y métodosDiseño y población del estudioEstudio observacional, analítico de corte transversal en los estudiantes de Medicina de la Universidad Peruana Unión, Lima, Perú. Esta universidad se encuentra situada en la región de Lima norte, se caracteriza por sus actividades eclesiásticas y las reuniones sociales semanales, que permiten a los estudiantes conocerse entre ellos. En el marco de la pandemia, las clases se llevaron a cabo de forma virtual mediante videoconferencias; del mismo modo, estas actividades semanales de confraternización. Se matricularon 481 estudiantes del 1° a 7° año académico en el año 2020. Se aplicó un método de muestreo no probabilístico por conveniencia. La recolección de los datos se realizó desde el 22 de mayo hasta el 14 de junio del 2020, cuando Perú era el país latinoamericano con más personas infectadas por cada millón de habitantes17, y habían transcurrido 3 meses de aislamiento social obligatorio, tiempo considerable para una posible afectación de la esfera psicosocial. Se incluyeron a los estudiantes que se matricularon en el año académico 2020, firmaron el consentimiento informado y habían completado correctamente el cuestionario. No se excluyeron participantes. La muestra final estuvo conformada por 431 participantes, no hubo pérdidas en el estudio.
Recolección de datosSe invitó a los estudiantes a participar del estudio mediante un mensaje estandarizado que explicaba los objetivos principales. Se difundió a través de los grupos oficiales de WhatsApp de los estudiantes, a sus números personales y correos electrónicos. El mensaje estandarizado incluía el enlace de la encuesta en línea (plataforma KoBoToolbox). El consentimiento informado fue dado por todos los estudiantes; este se encontraba en la primera opción para iniciar la encuesta en línea.
Instrumentos y medicionesEl cuestionario estructurado consistió en preguntas que abarcan datos sociodemográficos, instrumentos validados para evaluar la salud mental (ansiedad y depresión) e insomnio.
Datos sociodemográficosLos participantes completaron la información demográfica necesaria, incluida la edad (en años), sexo (masculino, femenino), nacionalidad (peruana, extranjero), religión (adventista, no adventista), seguro de salud (sí, no), etapa de la carrera (ciencias básicas, ciencias clínicas), vivir solo (sí, no), enfermedad crónica (sí, no), salud auto reportada (mala, ni buena ni mala, buena) y actividades que realizó (Tiktok, juegos online, preparar recetas de cocina, ver series o películas).
Salud mentalLa depresión se evaluó mediante el Cuestionario de Salud del Paciente 9 (PHQ-9; rango, 0-27)18. El cuestionario califica 9 síntomas principales de la depresión en una escala likert de 4 puntos, de 0 (ningún día) a 3 (casi todos los días), referidos a las últimas 2 semanas. Se utilizaron puntuaciones ≥ 10 para definir los casos positivos de depresión en este estudio19.
Para medir la ansiedad, se utilizó la escala de 7 ítems del Trastorno de Ansiedad Generalizada (GAD-7; rango, 0-21)20. La escala califica 7 síntomas principales de la ansiedad en una escala de likert de 4 puntos, de 0 (nunca) a 3 (casi todos los días), referidos a las últimas 2 semanas. Se utilizaron puntuaciones ≥ 10 para definir los casos positivos de ansiedad en este estudio21.
Alteraciones del sueñoSe evaluó la presencia de los síntomas de insomnio mediante el Índice de Gravedad de Insomnio (ISI; rango, 0-28)22. La escala está compuesta por 7 ítems en una escala de likert de 5 puntos, de 0 (nada) a 4 (muchísimo), y califica la naturaleza, la gravedad y el impacto de los componentes diurno y nocturno del insomnio. Se utilizaron puntuaciones ≥ 8 para definir los casos positivos de insomnio clínico23.
La hora en la que el participante se iba a dormir se midió mediante el ítem «¿A qué hora usted suele acostarse para dormir?». Se pidió a los participantes que eligieran una de las 5 opciones, incluyendo «Antes de las 10 de la noche (22:00)», «Antes de medianoche (24:00)», «Entre medianoche y 2 de la mañana (00:00 - 02:00)», «Entre las 2 y 4 de la mañana (02:00 - 04:00)» y «Después de las 4 de la mañana (04:00)». Para el análisis estadístico se unieron las 2 últimas opciones formando la categoría «Después de las 2 de la mañana (02:00)». Para medir la duración del sueño, se utilizó la pregunta «¿Cuántas horas usted suele dormir por día?», los participantes informaron su respuesta en horas como números enteros. El sueño corto se definió como 6 horas o menos24–27.
Análisis estadísticoEn primer lugar, se calcularon estadísticas descriptivas (frecuencias y porcentajes) para las características sociodemográficas de los participantes. En segundo lugar, se estimaron las prevalencias de depresión (PHQ 9 ≥ 10), la ansiedad (GAD ≥ 10) y el insomnio (ISI ≥ 8). En tercer lugar, se realizaron pruebas t de Student y chi-2 para analizar las diferencias en las características sociodemográficas, alteraciones en el sueño entre las personas que presentaron ansiedad y depresión. Por último, se calculó la asociación entre las alteraciones del sueño con los desenlaces de salud mental (ansiedad y depresión). Se evaluó la fuerza de asociación mediante modelos lineales generalizados; de la familia de Poisson modificado con variancia robusta28, con la función de enlace log. El análisis multivariable se ajustó por edad, sexo, nacionalidad, vivir solo, religión, salud auto reportada y enfermedad crónica. Se calcularon las razones de prevalencia ajustadas (RPa) y los intervalos de confianza (IC) del 95%. Se consideró estadísticamente significativo un p valor < 0,05, todas las hipótesis fueron de 2 colas. El análisis de los datos se realizó con el software R para Windows versión 4.1.1, usando la interfaz R Studio versión 2021.09.0.
ResultadosCaracterísticas de la población de estudioEn total fueron 431 participantes que otorgaron su consentimiento informado y llenaron la encuesta satisfactoriamente. Se analizaron datos de 431 estudiantes de Medicina, 254 (58,9%) de Ciencias básicas y 177 (41,1%) de Ciencias clínicas. La mayoría de los encuestados eran mujeres (55,7%), con una media de edad de 21,2 (DE = 3,38). La mayor proporción fueron peruanos (85,2%), 16% referían vivir solos y un 82,4% profesaba el adventismo como religión. El 95,6% realizó alguna actividad de ocio (realizar tik toks, juegos online, preparación de recetas de cocina, ver series o películas) durante la cuarentena (tabla 1).
Características de la muestra estudiada (n = 431)
| Características | N (%) | IC 95% |
|---|---|---|
| Edada | 21,2 (3,38) | |
| Sexo | ||
| Masculino | 191 (44,3%) | [39,6%; 49,1%] |
| Femenino | 240 (55,7%) | [50,9%; 60,4%] |
| Nacionalidad | ||
| Peruano | 367 (85,2%) | [81,4%; 88,4%] |
| Extranjero | 64 (14,8%) | [11,6%; 18,6%] |
| Religión | ||
| Adventista | 355 (82,4%) | [78,4%; 85,8%] |
| No adventista | 76 (17,6%) | [14,2%; 21,6%] |
| Seguro de salud | ||
| Sí | 250 (58,0%) | [53,2%; 62,7%] |
| No | 181 (42,0%) | [37,3%; 46,8%] |
| Etapa de la carrera | ||
| Ciencias básicas | 254 (58,9%) | [54,1%; 63,6%] |
| Ciencias clínicas | 177 (41,1%) | [36,4%; 45,9%] |
| Vive solo | ||
| No | 362 (84.0%) | [80,2%; 87,3%] |
| Sí | 69 (16,0%) | [12,7%; 19,8%] |
| Enfermedad crónica | ||
| No | 379 (87,9%) | [84,5%; 90,9%] |
| Sí | 52 (12,1%) | [9,14%; 15,5%] |
| Salud autorreportada | ||
| Mala | 21 (4,87%) | [3,04%; 7,35%] |
| Ni buena ni mala | 85 (19,7%) | [16,1%; 23,8%] |
| Buena | 325 (75,4%) | [71,1%; 79,4%] |
| Actividades que realizó | ||
| Tik toks | ||
| No | 403 (93,5%) | [90,7%; 95,6%] |
| Sí | 28 (6,50%) | [4,36%; 9,25%] |
| Juegos online | ||
| No | 249 (57,8%) | [53,0%; 62,5%] |
| Sí | 182 (42,2%) | [37,5%; 47,0%] |
| Preparar recetas de cocina | ||
| No | 274 (63,6%) | [58,8%; 68,1%] |
| Sí | 157 (36,4%) | [31,9%; 41,2%] |
| Ver series o películas | ||
| No | 118 (27,4%) | [23,2%; 31,8%] |
| Sí | 313 (72,6%) | [68,2%; 76,8%] |
| Realizó alguna actividad | ||
| Sí | 412 (95,6%) | [93,2%; 97,3%] |
| No | 19 (4,41%) | [2,67%; 6,80%] |
| Sueño corto | ||
| Sí | 206 (47,8%) | [43,0%; 52,6%] |
| No | 225 (52,2%) | [47,4%; 57,0%] |
| Hora a la que se iba a dormir | ||
| < 22:00 | 71 (16,5%) | [13,1%; 20,3%] |
| 22:00 - 24:00 | 150 (34,8%) | [30,3%; 39,5%] |
| 00:00 - 02:00 | 164 (38,1%) | [33,4%; 42,8%] |
| > 02:00 | 46 (10,7%) | [7,92%; 14,0%] |
| Ansiedad | ||
| No | 304 (70,5%) | [66,0%; 74,8%] |
| Sí | 127 (29,5%) | [25,2%; 34,0%] |
| Depresión | ||
| No | 308 (71,5%) | [66,9%; 75,7%] |
| Sí | 123 (28,5%) | [24,3%; 33,1%] |
| Insomnio | ||
| No | 172 (39,9%) | [353%; 44,7%] |
| Sí | 259 (60,1%) | [55,3%; 64,7%] |
Respecto a la prevalencia de las alteraciones en el sueño; el 47,8% de los participantes informó tener sueño corto, el 38,1% se duerme entre las 00:00-02:00 horas, un 10,7% duerme > 02:00 horas y un 60,1% presentó insomnio. Por otro lado, la prevalencia de depresión y ansiedad fue de 28,5% y 29,5%, respectivamente. La tabla 2 muestra la prevalencia de ansiedad y depresión según las características de la muestra estudiada. Se encontró que la prevalencia de ansiedad y depresión fue significativamente mayor en los estudiantes del sexo femenino (p < 0,05), que pertenecían a Ciencias básicas (p < 0,05), que reportaron tener una mala salud (p < 0,001), que informaron tener sueño corto (p < 0,05), que se dormían después de las 2 de la mañana (> 02:00 horas) (p < 0,001) y que presentaron insomnio (p < 0,001). Además, en los estudiantes que profesaban el adventismo como religión (p = 0,006) la prevalencia de depresión fue menor. Por último, los estudiantes que informaron padecer alguna enfermedad crónica presentaron una mayor prevalencia de ansiedad (p = 0,008).
Análisis de asociación bivariada para ansiedad y depresión
| Ansiedad | p | Depresión | p | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| No N = 304 | Sí N = 127 | No N = 308 | Sí N = 123 | |||
| Edada | 21,6 (3,57) | 20,5 (2,74) | 0,001 | 21,5 (3,58) | 20,6 (2,74) | 0,005 |
| Sexo | 0,012 | 0,010 | ||||
| Masculino | 147 (77,0%) | 44 (23,0%) | 149 (78,0%) | 42 (22,0%) | ||
| Femenino | 157 (65,4%) | 83 (34,6%) | 159 (66,2%) | 81 (33,8%) | ||
| Nacionalidad | 0,433 | 1,000 | ||||
| Peruano | 262 (71,4%) | 105 (28,6%) | 262 (71,4%) | 105 (28,6%) | ||
| Extranjero | 42 (65,6%) | 22 (34,4%) | 46 (71,9%) | 18 (28,1%) | ||
| Religión | 0,091 | 0,006 | ||||
| Adventista | 257 (72,4%) | 98 (27,6%) | 264 (74,4%) | 91 (25,6%) | ||
| No adventista | 47 (61,8%) | 29 (38,2%) | 44 (57,9%) | 32 (42,1%) | ||
| Seguro de salud | 0,972 | 0,406 | ||||
| Sí | 177 (70,8%) | 73 (29,2%) | 183 (73,2%) | 67 (26,8%) | ||
| No | 127 (70,2%) | 54 (29,8%) | 125 (69,1%) | 56 (30,9%) | ||
| Etapa de la carrera | 0,002 | 0,030 | ||||
| Ciencias básicas | 164 (64,6%) | 90 (35,4%) | 171 (67,3%) | 83 (32,7%) | ||
| Ciencias clínicas | 140 (79,1%) | 37 (20,9%) | 137 (77,4%) | 40 (22,6%) | ||
| Vive solo | 0,811 | 1,000 | ||||
| No | 254 (70,2%) | 108 (29,8%) | 259 (71,5%) | 103 (28,5%) | ||
| Sí | 50 (72,5%) | 19 (27,5%) | 49 (71,0%) | 20 (29,0%) | ||
| Enfermedad crónica | 0,008 | 0,127 | ||||
| No | 276 (72,8%) | 103 (27,2%) | 276 (72,8%) | 103 (27,2%) | ||
| Sí | 28 (53,8%) | 24 (46,2%) | 32 (61,5%) | 20 (38,5%) | ||
| Salud autorreportada | < 0,001 | < 0,001 | ||||
| Mala | 9 (42,9%) | 12 (57,1%) | 9 (42,9%) | 12 (57,1%) | ||
| Ni buena ni mala | 42 (49,4%) | 43 (50,6%) | 40 (47,1%) | 45 (52,9%) | ||
| Buena | 253 (77,8%) | 72 (22,2%) | 259 (79,7%) | 66 (20,3%) | ||
| Actividades que realizó | ||||||
| Tik toks | 0,592 | 0,826 | ||||
| No | 286 (71,0%) | 117 (29,0%) | 289 (71,7%) | 114 (28,3%) | ||
| Sí | 18 (64,3%) | 10 (35,7%) | 19 (67,9%) | 9 (32,1%) | ||
| Juegos online | 0,689 | 0,157 | ||||
| No | 178 (71,5%) | 71 (28,5%) | 185 (74,3%) | 64 (25,7%) | ||
| Sí | 126 (69,2%) | 56 (30,8%) | 123 (67,6%) | 59 (32,4%) | ||
| Preparar recetas de cocina | 0,867 | 0,609 | ||||
| No | 192 (70,1%) | 82 (29,9%) | 193 (70,4%) | 81 (29,6%) | ||
| Sí | 112 (71,3%) | 45 (28,7%) | 115 (73,2%) | 42 (26,8%) | ||
| Ver series o películas | 0,050 | 0,216 | ||||
| No | 92 (78,0%) | 26 (22,0%) | 90 (76,3%) | 28 (23,7%) | ||
| Sí | 212 (67,7%) | 101 (32,3%) | 218 (69,6%) | 95 (30,4%) | ||
| Realizó alguna actividad | 1,000 | 0,129 | ||||
| Sí | 291 (70,6%) | 121 (29,4%) | 291 (70,6%) | 121 (29,4%) | ||
| No | 13 (68,4%) | 6 (31,6%) | 17 (89,5%) | 2 (10,5%) | ||
| Sueño corto | 0,004 | 0,022 | ||||
| Sí | 131 (63,6%) | 75 (36,4%) | 136 (66,0%) | 70 (34,0%) | ||
| No | 173 (76,9%) | 52 (23,1%) | 172 (76,4%) | 53 (23,6%) | ||
| Hora a la que se iba a dormir | < 0,001 | < 0,001 | ||||
| < 22:00 | 57 (80,3%) | 14 (19,7%) | 57 (80,3%) | 14 (19,7%) | ||
| 22:00 - 24:00 | 119 (79,3%) | 31 (20,7%) | 118 (78,7%) | 32 (21,3%) | ||
| 00:00 - 02:00 | 108 (65,9%) | 56 (34,1%) | 113 (68,9%) | 51 (31,1%) | ||
| > 02:00 | 20 (43,5%) | 26 (56,5%) | 20 (43,5%) | 26 (56,5%) | ||
| Insomnio | < 0,001 | < 0,001 | ||||
| No | 163 (94,8%) | 9 (5,23%) | 165 (95,9%) | 7 (4,07%) | ||
| Sí | 141 (54,4%) | 118 (45,6%) | 143 (55,2%) | 116 (44,8%) | ||
Las razones de prevalencia crudas (RPc) y ajustadas (RPa) se muestran en la tabla 3. La prevalencia de ansiedad fue 58% más en los estudiantes que tenían un sueño corto (RP: 1,58, IC: 1,17-2,12, p = 0,003) en comparación con los que dormían adecuadamente. En el modelo totalmente ajustado, la fuerza de asociación permaneció positiva y significativa (RPa: 1,40, IC: 1,05-1,87, p = 0,024). La prevalencia de ansiedad en los estudiantes que dormían después de las 02:00 horas fue casi 3 veces en comparación con los que dormían antes de las 22:00 horas (RP: 2,87, IC: 1,68-4,89, p = < 0,001). Incluso en el modelo multivariable, la frecuencia de ansiedad se mantuvo un poco más del doble en los que se dormían después de las 02:00 horas (RPa: 2,24, IC: 1,31-3,83, p = 0,003). La prevalencia de la ansiedad en los estudiantes con insomnio fue aproximadamente 8 veces más en comparación con los que no tenían insomnio (RP: 8,71, IC: 4,55-16,67, p < 0,001). En el multivariable, la prevalencia de la ansiedad permaneció mayor para los estudiantes con insomnio (RPa: 7,12, IC: 3,70-13,73, p < 0,001).
Análisis de asociación bivariada y múltiple entre parámetros de sueño y ansiedad
| Análisis bivariado | Modelo ajustado 1a | Modelo ajustado 2b | Modelo ajustado 3c | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PR | CI | p | aPR | CI | p | aPR | CI | p | aPR | CI | p | ||
| Sueño corto | |||||||||||||
| No | Ref | Ref | Ref | Ref | |||||||||
| Sí | 1,58 | 1,17 – 2,12 | 0,003 | 1,44 | 1,06 – 1,95 | 0,018 | 1,46 | 1,08 – 1,97 | 0,014 | 1,40 | 1,05 – 1,87 | 0,024 | |
| Hora a la que seiba a dormir | |||||||||||||
| < 22:00 | Ref | Ref | Ref | Ref | |||||||||
| 22:00 - 24:00 | 1,05 | 0,60 – 1,84 | 0,870 | 1,02 | 0,59 – 1,77 | 0,938 | 1,04 | 0,60 – 1,82 | 0,884 | 0,91 | 0,52 – 1,57 | 0,725 | |
| 00:00 - 02:00 | 1,73 | 1,03 – 2,90 | 0,037 | 1,65 | 1,00 – 2,72 | 0,049 | 1,65 | 0,99 – 2,75 | 0,053 | 1,35 | 0,81 – 2,24 | 0,243 | |
| > 02:00 | 2,87 | 1,68 – 4,89 | < 0,001 | 2,76 | 1,65 – 4,62 | < 0,001 | 2,86 | 1,69 – 4,85 | < 0,001 | 2,24 | 1,31 – 3,83 | 0,003 | |
| Insomnio | |||||||||||||
| No | Ref | Ref | Ref | Ref | |||||||||
| Sí | 8,71 | 4,55 – 16,67 | < 0,001 | 8,43 | 4,40 – 16,13 | < 0,001 | 8,23 | 4,30 – 15,77 | < 0,001 | 7,12 | 3,70 – 13,73 | < 0,001 | |
Las razones de prevalencia crudas (RPc) y ajustadas (RPa) se muestran en la tabla 4. La prevalencia de depresión en los estudiantes que tenían una corta duración de sueño fue 44% más en comparación con los que dormían adecuadamente (RP: 1,44, IC: 1,07-1,95, p = 0,018). En el modelo multivariable, la fuerza de asociación disminuyó y fue no significativa (RPa: 1,22, IC: 0,91-1,64, p = 0,175). La prevalencia de depresión fue casi el triple en los que dormían después de las 02:00 horas (RP: 2,87, IC: 1,68-4,89, p < 0,001) en comparación con los que dormían antes de las 22:00 horas. En el modelo multivariable, la fuerza de asociación mantuvo la misma dirección y significado (RPa: 2,13, IC: 1,24-3,64, p = 0,006). La prevalencia de depresión fue 11 veces más en los estudiantes con insomnio (RP: 11,00, IC: 5,26-23,02, p < 0,001). Al ajustar en el modelo multivariable, la razón de prevalencia se mantuvo alta en los estudiantes con insomnio (RPa: 8,82, IC: 4,17-18,68, p < 0,001).
Análisis de asociación bivariada y múltiple entre parámetros de sueño y depresión
| Análisis bivariado | Modelo ajustado 1a | Modelo ajustado 2b | Modelo ajustado 3c | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PR | CI | p | aPR | CI | p | aPR | CI | p | aPR | CI | p | |
| Sueño corto | ||||||||||||
| No | Ref | Ref | Ref | Ref | ||||||||
| Sí | 1,44 | 1,07 – 1,95 | 0,018 | 1,34 | 0,99 – 1,82 | 0,060 | 1,36 | 1,00 – 1,85 | 0,047 | 1,22 | 0,91 – 1,64 | 0,175 |
| Hora a la que se ibaa dormir | ||||||||||||
| < 22:00 | Ref | Ref | Ref | Ref | ||||||||
| 22:00 - 24:00 | 1,08 | 0,62 – 1,90 | 0,783 | 1,06 | 0,61 – 1,83 | 0,848 | 1,08 | 0,62 – 1,87 | 0,786 | 0,96 | 0,56 – 1,64 | 0,879 |
| 00:00 - 02:00 | 1,58 | 0,94 – 2,66 | 0,087 | 1,51 | 0,90 – 2,52 | 0,116 | 1,52 | 0,91 – 2,54 | 0,113 | 1,20 | 0,73 – 1,99 | 0,475 |
| > 02:00 | 2,87 | 1,68 – 4,89 | < 0,001 | 2,77 | 1,65 – 4,65 | < 0,001 | 2,88 | 1,70 – 4,87 | < 0,001 | 2,13 | 1,24 – 3,64 | 0,006 |
| Insomnio | ||||||||||||
| No | Ref | Ref | Ref | Ref | ||||||||
| Sí | 11,00 | 5,26 – 23,02 | < 0,001 | 10,73 | 5,13 – 22,45 | < 0,001 | 10,48 | 5,01 – 21,93 | < 0,001 | 8,82 | 4,17 – 18,68 | < 0,001 |
En este estudio, se evaluó la asociación de las alteraciones del sueño con la presencia de la ansiedad y la depresión en una muestra de estudiantes de Medicina del Perú, durante el periodo de aislamiento social obligatorio por la pandemia de la COVID-19. En términos generales, en la esfera de la salud mental se encontró que 3 de cada 10 estudiantes presentaron depresión o ansiedad. Por otro lado, respecto a los parámetros del sueño; la mitad informó que dormían menos de 7 horas y uno de cada 10 se duerme después de las 2:00 horas y más de la mitad presentó insomnio. Además, los estudiantes que tenían un sueño corto, que se dormían después de las 2:00 horas y tenían insomnio, presentaron con mayor frecuencia ansiedad y depresión.
La correlación entre las horas que duermen frente a la depresión y la ansiedad, difiere a lo encontrado en el confinamiento en Túnez, donde se vio una muy baja correlación con esta variable (rho = 0,165, rho = 0,188, respectivamente); sin embargo, se encontró una correlación fuerte y positiva entre el puntaje total del Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) con la depresión (r = 0,572) y la ansiedad (r = 0,531)29. Del mismo modo, un estudio previo a la pandemia mostró que los estudiantes con depresión (aOR = 2,52, p < 0,001) y ansiedad (aOR = 2,42, p < 0,001) tuvieron mayor probabilidad de presentar una mala calidad de sueño, evaluado por el PSQI, aunque este instrumento no evalúa la presencia de insomnio como lo hace nuestro estudio30.
La prevalencia de estudiantes que duermen pasadas las 00:00 horas es alta, tal como se muestra en otro estudio realizado en pandemia donde la prevalencia fue del 51,3%31, esta podría contribuir al desarrollo de ansiedad y depresión29. En concordancia con estos datos, un estudio en Arabia Saudita realizado antes de la COVID-19 mostró que 77,2% de estudiantes se iban a dormir pasada la medianoche32. Este retraso en el inicio del sueño se puede relacionar a la alta carga académica, las horas de exposición a pantallas, el insomnio y los problemas de ansiedad que tuvieron tendencia a aumentar en la coyuntura actual33. Además, nuestro estudio revela alta prevalencia de insomnio (60,1%) que se asemeja a lo observado en Marruecos34, pero con amplia diferencia de otro estudio previo a la pandemia (18,3%)35. Por otro lado, el número de horas que duermen los estudiantes es semejante al estudio de Túnez (≥ 7 h)29, mostrando un ligero aumento con las horas promedio antes de la pandemia actual (6,3 h)36. Se ha observado que nuestra población podría estar cumpliendo las horas recomendadas para un adulto sano, que es de 7 horas a más37. Esto podría asociarse a la constante promoción de mejores estilos de vida por parte de la universidad.
Es evidente la alteración en el sueño durante la pandemia por la COVID-19. Por tal motivo, se sugiere la creación de programas, por parte de las autoridades universitarias, que incentiven un régimen de estilo de vida saludable, debido a que es un factor que podría contribuir a la disminución de la incidencia de problemas del sueño y de la salud mental, los cuales son determinantes en el rendimiento académico. Por parte de la comunidad investigadora, es crucial que se desarrollen estudios cualitativos que busquen explicar las posibles causas de un deterioro en la calidad de sueño y sus alteraciones en estudiantes de Medicina.
Las prevalencias de la depresión (28,5%) y la ansiedad (29,5%) son semejantes a las encontradas en un estudio realizado en China en el mismo contexto de la pandemia, en el que la prevalencia fue 35,5 y 22,1%, respectivamente38. En contraste, en Marruecos la prevalencia fue mucho más alta (depresión [74,6%], ansiedad [62,3%]). Posiblemente la diferencia se deba al impacto de la enfermedad por el SARS-CoV-2, el confinamiento, vivir en un área con alto predominio de la enfermedad, antecedentes psiquiátricos, la etapa pre clínica de la carrera, el género femenino, incertidumbre por desarrollo académico34. Comparando con un estudio local antes del confinamiento, la prevalencia de la ansiedad (52,9%) fue mayor en este39, resultados similares se publicaron en Colombia (44,9%)40. Esto sugiere que la salud mental se ve afectada y no debería pasar inadvertida. Por lo tanto, los directores de las universidades deberían crear programas de consulta donde se haga énfasis en el soporte psicológico mediante la terapia centrada en la resolución de problemas, esto realizado con base en un modelo de tele-consulta o un modelo híbrido virtual-presencial. Del mismo modo, se sugiere a la comunidad científica que evalúen dichos programas para probar su factibilidad y eficacia, de esta forma realizar una inversión inteligente de los recursos.
Revisiones recientes sugieren que el retraso del sueño precede al desarrollo de la ansiedad y la depresión41. Por lo tanto, el insomnio desempeña un papel etiológico crítico; estos datos sugieren que el tratamiento del insomnio podría disminuir la prevalencia de la ansiedad y la depresión. A pesar de que los síntomas de la ansiedad y la depresión tienen componentes específicos, comparten un considerable solapamiento entre ellos. Esto se puede apreciar en el modelo tripartito de la ansiedad y la depresión propuesto por Clark et al.42, en el cual la depresión se caracteriza específicamente por la anhedonia (o bajo afecto positivo) y la ansiedad se caracteriza específicamente por la hiperactivación fisiológica; el afecto negativo general (o malestar emocional que incluye estados de ánimo como el miedo, la tristeza, la ira y la culpa) es un factor no específico que se relaciona tanto con la depresión como con la ansiedad. Según el Manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales (DSM-5)43, el trastorno de ansiedad generalizada y el trastorno depresivo mayor comparten síntomas comunes (irritabilidad, disminución de la concentración, fatiga, alteración del sueño e inquietud/agitación). El modelo más aceptado es el «biopsicosocial» debido a que brinda un enfoque que atribuye los resultados de la enfermedad a la interacción entre las variables biológicas, psicológicas y sociológicas.
Existe una amplia variedad de factores que pueden explicar la interacción entre la ansiedad, el insomnio y la depresión. Dentro de estos tenemos los factores biológicos; por ejemplo, la vulnerabilidad genética y polimorfismos de los neurotransmisores, los cronotipos (tendencia natural de una persona hacia los momentos del día que se siente más despierto) y la desregulación en la serotonina (reducción de la actividad y eficiencia del gen promotor de la transcripción de transportador de la 5-HT), dopamina y genes del reloj circadiano; alteraciones en los circuitos cerebrales corticolímbicos y mesolímbicos; reactividad del cortisol al estrés; desregulación de citoquinas inflamatorias (incremento de IL-6 y proteína C reactiva). Del mismo modo, existen factores psicológicos como la inflexibilidad cognitiva, sesgos interpretativos, sesgos de juicio, estilos de atribución negativa, preocupación, atención sesgada a la amenaza, creencias y actitudes disfuncionales sobre el sueño. Por otro lado, los factores sociales, como interacciones sociales reducidas y deterioradas, conductas de crianza inútiles y estrés familiar44.
En conclusión, los resultados de esta investigación muestran que los estudiantes de Medicina durante la pandemia presentaron una mala calidad de sueño, la cual estuvo asociada a problemas en la salud mental. La evidencia surgida de este estudio sugiere que se debe realizar un manejo conjunto por parte de los responsables de formular políticas de salud pública, autoridades universitarias, docentes y los mismos estudiantes; de esta manera dar el valor que se merece a la higiene del sueño y a la salud mental. Por este motivo, es necesario que se realicen intervenciones dirigidas a los alumnos que presenten alteraciones en el sueño y problemas de salud mental. De esta se podrá contar con un diagnóstico precoz y un manejo oportuno.
Fortalezas y limitacionesEste estudio presenta algunas fortalezas como son el uso de instrumentos validados y ampliamente usados en la investigación clínica, así como el uso de métodos estadísticos que permitieron el ajuste a varios factores potencialmente confusores. Sin embargo, presenta algunas limitaciones. En primer lugar, nuestra muestra fue no representativa, dado que el muestreo fue no probabilístico. Sin embargo, se logró entrevistar a más de la mitad de los estudiantes (89,60%) matriculados. En segundo lugar, no excluimos a los participantes que presentaron alguna enfermedad mental preexistente o se encontraban en tratamiento psiquiátrico, por lo cual este factor podría sobreestimar la prevalencia y fuerza de asociación de nuestros resultados. En tercer lugar, aunque se controlaron varios factores de confusión, hubo factores de confusión que no tuvimos en cuenta como el capital social, la sobrecarga académica, la calidad del sueño y el estado anímico; asimismo el sesgo de confusión residual inherente. En cuarto lugar, al ser un estudio observacional de corte transversal, no se puede establecer una relación causal. Por último, los hallazgos del estudio se realizaron en una sola universidad, por lo cual no podrían generalizarse. A pesar de que estas limitaciones nos podrían dar un resultado espurio, nuestros hallazgos concuerdan con investigaciones previas.
Conflicto de interesLos autores declaran no tener conflictos de interés.
FinanciaciónNinguna.
