Control de impulsos y adicciones en estudiantes de medicina de la Universidad Ricardo Palma, Lima-Perú

Resumen

Introducción

El descontrol de los impulsos y adicciones actualmente son comunes, pero estos se miden poco en los que serán los futuros profesionales de la salud.

Objetivo

Determinar el descontrol de los impulsos en los estudiantes de medicina según los factores asociados en comparación a las demás carreras de la Universidad Ricardo Palma.

Metodología

Estudio transversal analítico, se tomó como grupo de interés a los estudiantes de la Facultad de Medicina (55% de la población total); comparado versus una muestra no aleatoria de las otras carreras. Se usó test para la obtención de la variable principal (MULTICAGE CAD-4; que tiene una validación, buenos valores del alpha de Cronbach y puntos de corte ya definidos) y se obtuvo estadísticos de asociación.

Resultados

De 500 estudiantes, el 31% tuvo adicción a Internet. Los estudiantes de la facultad de medicina tuvieron menor frecuencia de alcoholismo (p<0,001), drogas (p = 0,012) y trastornos alimenticios (p = 0,005); las mujeres tuvieron más problemas alimenticios (p = 0,002); los mayores tuvieron más problemas con drogas (p<0,001), pero menores con los trastornos alimenticios (p = 0,044); los que desaprobaron tuvieron menos problemas con el alcohol (p = 0,028), pero mayores con las drogas (p<0,001). Los hombres tuvieron más problemas con los videojuegos (p = 0,017), a mayor edad hubo menos problemas con Internet (p = 0,011) y a mayor cantidad de cursos desaprobados en toda la carrera hubo más problemas con Internet (p = 0,047).

Conclusión

Existe dependencia baja a ciertos impulsos y adicciones, pero hay muchos factores asociados entre los estudiantes de medicina.

Abstract

Introduction

Impulse control and addictions are currently common, but these are little measured in those who will be the future health professionals.

Objective

To determine the lack of impulse control in medical students according to the associated factors in comparison with other careers at the Ricardo Palma University.

Methodology

Analytical transversal study, medical school students (55% of the total population) were taken as the interest group; compared versus a non-random sample of the other careers. Tests were used to obtain the main variable (MULTICAGE CAD-4; which has a validation, good values of Cronbach's Alpha and already defined cut points) and association statistics were obtained.

Results

Out of 500 students, 31% had Internet addiction. Medical school students had less frequency of alcoholism (p<.001), drugs (p = .012), and eating disorders (p = .005); women had more eating problems (p = .002); older students had more problems with drugs (p<.001), but less with eating disorders (p = .044); those who failed had less problems with alcohol (p = .028), but more with drugs (p<.001). Men had more problems with video games (p = .017), the older they were the fewer problems with the Internet (p = .011), and the more courses they failed throughout their careers, the more problems they had with the Internet (p = .047).

Conclusion

There is low dependence on certain impulses and addictions, but there are many associated factors among medical students.

Introducción

Se sabe que los problemas con las sustancias adictivas siguen generando repercusiones en toda la región de las Américas¹. En nuestro medio, el 90% de los estudiantes universitarios de Lima mencionan que alguna vez han consumido alcohol y un 75% fumaron alguna vez en su vida². Lo que muestra que las conductas adictivas están presentes en los universitarios, yendo desde una dependencia total hasta menores frecuencias de consumo; esto por su parte trae consecuencias que repercuten en la salud y genera diversos problemas académicos³. Muchos de ellos consideran que esto no requiere intervención de los servicios de salud, pensando que su cese de consumo puede depender únicamente de una decisión del propio individuo; cuando muchas veces esto no ocurre⁴.

Esto se produce en esta población por estar en la transición de la adolescencia a la edad adulta joven, en donde hay una búsqueda de gratificaciones y satisfacciones⁵. Por lo que, las adicciones más comunes en los adolescentes son el tabaco y el alcohol. Siendo consideradas drogas predecesoras para el consumo de otros tóxicos, tales como la marihuana, cocaína, estimulantes, sedantes, entre otros⁶. Esto casi no ha sido evaluado en los futuros profesionales de la salud; por lo que, el impacto de esto sigue siendo en gran medida los que se han visto en toda la región, que van desde el ausentismo a clases, hasta problemas como el abandono de la carrera, consumo simultáneo de otras drogas (que pueden generar problemas serios) y hasta los que podrían llevar a un aumento de la morbimortalidad^1,2. El objetivo de la presente investigación es determinar la prevalencia y la existencia de las conductas adictivas en los estudiantes de medicina según los factores asociados, en comparación a las demás carreras de la Universidad Ricardo Palma.

Metodología

Estudio de tipo transversal analítico, realizado en todas las facultades de la Universidad Ricardo Palma: Medicina Humana y otras carreras, que se agruparon para un mejor análisis en 4 grupos: Ciencias Biológicas (Biología y Medicina Veterinaria), Ciencias Económicas (Administración y Gerencia, Administración y Negocios Internacionales, Contabilidad y Finanzas, Economía), Humanidades (Arquitectura, Marketing, Derecho, Turismo, Psicología y Traducción) e Ingeniería (Ing. Civil, Ing. Electrónica, Ing. Informática, Ing. Mecatrónica e Ing. Industrial).

Se realizó un muestreo de tipo no aleatorizado, para llegar a un mínimo muestral calculado en 247 para cada grupo (para detectar una diferencia de 13% entre uno y otro grupo; esto se obtuvo de un piloto, en donde se probó la comprensión de la encuesta y se vio esta diferencia según la carrera; obtenido con el programa Stata, para una población única y con el 80% de potencia estadística). Se incluyó a estudiantes que estuviesen matriculados en el ciclo 2019-II (que corresponden al segundo semestre académico del año 2019). Se excluyó a los estudiantes que respondieron con patrones inadecuados en la encuesta, así como, a los que no respondieron las preguntas que darían la clasificación de los test usados (menos del 5% de las encuestas fueron excluidas).

Para la generación de las variables dependientes se usó cinco de los ítems del test de conductas adictivas y adicciones MULTICAGE CAD-4, que se ajustaba bien a los objetivos de nuestro estudio, ya que, evalúa de forma rápida y sencilla a los participantes, en base a 6 dimensiones: adicción, ejecución funcional, funcionamiento psicológico, salud percibida, funcionamiento social y tiempo libre; además, en su estudio de validación cada ítem tuvo más de 70% en el alpha de Cronbach⁷. En nuestro medio se obtuvo valores muy buenos para los ítems de alcoholismo (alpha = 69%), drogas (alpha = 72%), alimentación (alpha = 71%), Internet (alpha = 77%) y videojuegos (alpha = 86%). Este cuestionario fue distribuido en físico y supervisado por los autores para verificar su correcto llenado. Para cada uno de ellos se contó con cuatro preguntas, considerando a los que respondieron 0/1 = inexistencia del problema, 2 = posible existencia, 3 = muy probable y 4 = segura existencia de un problema. Para la estadística analítica se usó como positivos a los que respondieron de forma afirmativa a 3 o más preguntas (lo que correspondía a un muy probable vicio o adicción). Estas cinco variables dependientes se cruzaron con la variable independiente principal (el estudiar medicina) y las otras variables independientes: sexo, edad, si tiene actualmente pareja, el año de la carrera, si había reprobado algún curso en toda la carrera o si lo había hecho en el semestre anterior. Cabe resaltar que en Perú el desaprobar un curso significa que se ha llevado dicha asignatura en el semestre, y que se ha obtenido una nota menor a 11 (según el sistema calificativo de la universidad se aprueba con 11 o más puntos), por lo que, debe llevar nuevamente el curso hasta que lo apruebe (pudiendo desaprobar un curso varias veces, es por eso que se pregunta acerca de la cantidad de cursos que se ha desaprobado en toda la carrera y en el último semestre, para tener una idea de lo mal que le ha ido a un alumno, académicamente hablando).

Para poder realizar esta encuesta, primero tuvo que ser aprobado por el curso de teoría y metodología de la investigación (importante para que se tenga un proyecto viable y que cuente con lo mínimo necesario para tener una metodología de estudio adecuado). Después se encuestó a los estudiantes en los ambientes educativos, en algunos casos, se solicitó el permiso de los docentes, para que permitiesen el encuestado en el horario académico. Posteriormente, se creó una base de datos, en donde la información fue pasada a una hoja de Excel, en donde se realizó el control de calidad de los datos.

Para el análisis estadístico se usó el programa estadístico Stata versión 11,1 (StataCorp LP, College Station, TX, EE. UU.). Se representó las variables cuantitativas por la mejor medida de tendencia central y dispersión. Se describió las variables cualitativas mediante las frecuencias y porcentajes. Para la estadística analítica se halló las razones de prevalencia ajustadas (RPa), los intervalos de confianza al 95% (IC95%) y los valores p; todo esto con los modelos lineales generalizados (Poisson, enlace log, modelos robustos y con el clúster de la carrera específica que estudiaba). Se consideró un valor p<0,05 como estadísticamente significativo.

El estudio siguió las recomendaciones internacionales para el cuidado de la ética, como el conservar el anonimato, la voluntariedad de la respuesta, el explicar a los encuestados el objetivo del estudio y el respetar si no deseaban seguir respondiendo la encuesta o algunas secciones específicas.

Resultados

De los 500 estudiantes encuestados, la mayoría fueron mujeres (61,2%), la mediana de edades fue de 18 años (rango intercuartílico: 17-19 años), la mayoría no tenían pareja al momento de la toma de la encuesta (66,9%), la mayoría estaba en primer (39,3%) o segundo año (34,7%), y fueron cero las medianas de cursos que habían desaprobado en toda la carrera y en el semestre anterior. El 55,1% (275) de los encuestados fueron estudiantes de medicina, ciencias biológicas 6% (29), ciencias económicas 2,60% (13), humanidades 29,85% (149) e ingenierías 6,61% (33) (tabla 1).

Tabla 1.

Característica de los estudiantes evaluados

Variable	Frecuencia	Porcentaje
Sexo
Masculino	194	38,8
Femenino	306	61,2
Edad (años)*	18	17-19
Tiene actualmente pareja
Sí	165	33,1
No	334	66,9
Estudia medicina
Sí	275	55,1
No	224	44,9
Año de la carrera
Primero	196	39,3
Segundo	173	34,7
Tercero	66	13,2
Cuarto	38	7,6
Quinto	16	3,2
Sexto	10	2,0
Cantidad de cursos desaprobados*
En toda la carrera	0	0-1
En el semestre anterior	0	0-0

*

Estas variables muestran la mediana y rangos intercuartílicos.

El 6,8% tuvo una alta probabilidad de tener problemas con el alcoholismo (medicina 26% versus el 53% de otras carreras), el 1,2% de problemas con drogas (medicina 25% versus el 46% de otras carreras), el 15,0% de trastornos alimenticios (medicina 50% versus el 56% de otras carreras), el 30,7% de adicción a Internet (medicina 50% versus el 57% de otras carreras) y el 9,7% de adicción a los videojuegos (medicina 26% versus el 53% de otras carreras).

Al realizar el análisis multivariado, se encontró que los que estudiaban medicina tuvieron menor frecuencia de problemas con el alcohol (RPa: 0,31; IC95%: 0,23-0,60; valor p<0,001), con las drogas (RPa: 0,10; IC95%: 0,02-0,60; valor p = 0,012) y con los trastornos alimenticios (RPa: 0,75; IC95%: 0,61-0,91; valor p = 0,005); además, las mujeres tuvieron más problemas alimenticios (p = 0,002), a mayor edad hubo más problemas con las drogas (p<0,001) pero menores con los trastornos alimenticios (p = 0,044), los alumnos de los últimos años de la carrera tuvieron menos problemas con las drogas (p = 0,003), aquellos que habían desaprobado más cursos en toda la carrera tuvieron menos problemas con el alcohol (p = 0,028), pero mayores con las drogas (p<0,001) (tabla 2).

Tabla 2.

Análisis multivariado del alcoholismo, la drogadicción y los trastornos alimenticios según si se estudiaba medicina y otras variables en universitarios de Perú

Variable	Alcohol	Drogas	Alimenticios
Estudia medicina	0,31 (0,23-0,41) <0,001	0,10 (0,02-0,60) 0,012	0,75 (0,61-0,91) 0,005
Sexo femenino	0,78 (0,43-1,42) 0,4323	1,85 (0,18-18,65) 0,601	3,36 (1,59-7,13) 0,002
Edad (años)*	0,97 (0,81-1,16) 0,751	1,34 (1,18-1,53) <0,001	0,88 (0,78-1,00) 0,044
Con pareja	0,92 (0,47-1,80) 0,819	0,88 (0,09-8,43) 0,913	1,65 (0,88-3,06) 0,116
Año de la carrera*	1,23 (0,94-1,64) 0,133	0,48 (0,29-0,77) 0,003	1,03 (0,87-1,21) 0,746
Desaprobados*
En toda la carrera	0,64 (0,43-0,95) 0,028	3,67 (2,06-6,54) <0,001	1,12 (0,97-1,30) 0,117
En el semestre anterior	1,02 (0,61-1,73) 0,914	No converge	0,73 (0,49-1,08) 0,111

*

Las variables fueron tomadas en su versión cuantitativa. Las razones de prevalencia ajustadas (izquierda), los intervalos de confianza al 95% (dentro del paréntesis) y los valores p (derecha) fueron obtenidos con los modelos lineales generalizados (Poisson, enlace log, modelos robustos y con el clúster de la carrera específica que estudiaba). Los resaltados en negrita fueron los estadísticamente significativos.

En el análisis multivariado para los problemas con Internet y los videojuegos, se encontró que los hombres tuvieron más problemas con los videojuegos (p = 0,017), que a mayor edad hubo menos problemas con Internet (p = 0,011) y que a mayor cantidad de cursos desaprobados en toda la carrera hubo más problemas con Internet (p = 0,047) (tabla 3).

Tabla 3.

Análisis multivariado de la adicción a Internet y a los videojuegos según si se estudiaba medicina y otras variables en universitarios de Perú

Variable	Internet	Videojuegos
Estudia medicina	0,86 (0,69-1,08) 0,191	0,74 (0,48-1,12) 0,154
Sexo femenino	0,89 (0,68-1,17) 0,396	0,24 (0,07-0,77) 0,017
Edad (años)*	0,95 (0,91-0,99) 0,011	1,01 (0,97-1,07) 0,509
Con pareja	0,92 (0,67-1,25) 0,588	1,20 (0,44-3,26) 0,723
Año de la carrera*	0,88 (0,77-1,01) 0,071	0,99 (0,76-1,30) 0,968
Desaprobados*
En toda la carrera	1,17 (1,00-1,36) 0,047	0,84 (0,56-1,27) 0,408
En el semestre anterior	0,92 (0,75-1,13) 0,448	1,34 (0,83-2,17) 0,231

*

Las variables fueron tomadas en su versión cuantitativa. Las razones de prevalencia ajustadas (izquierda), los intervalos de confianza al 95% (dentro del paréntesis) y los valores p (derecha) fueron obtenidos con los modelos lineales generalizados (Poisson, enlace log, modelos robustos y con el clúster de la carrera específica que estudiaba). Los resaltados en negrita fueron los estadísticamente significativos.

Discusión

Se encontró que los estudiantes de medicina tenían menores frecuencias de alcoholismo, de consumo de drogas y de trastornos de la alimentación, esto en comparación de las otras carreras, lo que se puede corroborar con un estudio realizado en Bogotá, donde el consumo de alcohol, drogas ilícitas y alimentación resultaron similares según el Cuestionario de Estilos de Vida en Jóvenes Universitarios (CEVJU-R2)⁸. Además, la frecuencia del alcoholismo en los estudiantes de medicina de la Universidad Ricardo Palma se ha reducido en comparación a estudios pasados⁹. Es posible que esta dependencia disminuyera con el paso del tiempo, ya que los estudiantes de medicina buscan otras maneras de sobrellevar el estrés de sus estudios; ya sean positivos o negativos para su salud.

Los problemas alimenticios fueron más comunes en las mujeres, en un estudio realizado en Santiago de Chile se ha encontrado que esto puede ser explicado por el gran nivel de estrés acumulado, por el número de eventos estresantes durante los últimos 12 meses, así como los problemas familiares y los rasgos perfeccionistas que prevalecen en este género¹⁰. Además, se ha encontrado que el tipo de trastorno alimenticio más común en este tipo de alumnos es la bulimia nerviosa¹¹.

En nuestro estudio se vio que a mayor edad hubo más consumo de drogas, pero no fue significativo con respecto a los trastornos de alimentación y con Internet. Esto es distinto en otros estudios, donde el alcohol tuvo una mayor prevalencia según la edad, y el uso de drogas no tuvo significación en la edad¹². Con relación a los trastornos alimenticios e Internet, tuvimos un similar resultado que otros trabajos, donde hay mayor riesgo de trastornos alimenticios en menores de 19 años¹³ y en el caso de Internet no hubo asociación significativa con la edad¹⁴.

La adicción a los videojuegos fue más común en los varones, debido a que parece ser un fenómeno típicamente masculino, además de que se ha encontrado que los varones demuestran un mayor grado de interés a estos juegos que las mujeres¹⁵. Por otro lado, este problema puede originarse, según lo que se ha encontrado, a la relación de los medios electrónicos a temprana edad como la televisión, ordenador, entre otros¹⁶. Se debería estudiar más acerca de los orígenes de por qué el género masculino es el que siente mayor atracción por los videojuegos, para poder generar intervenciones específicas.

A mayor cantidad de cursos desaprobados en toda la carrera hubo más problemas con las drogas e Internet, pero menos problemas con el alcoholismo, esto porque los alumnos conviven con la televisión, los videojuegos, los ordenadores y con las pantallas¹⁷. Por lo que el rendimiento puede verse afectado por las diferentes actividades que los estudiantes realizan en su vida diaria, tales como el consumo de los diferentes medios electrónicos de comunicación (televisión, videojuegos e Internet)^18,19. En lo que respecta a las drogas, algunas de estas podrían ser usadas para estudiar y para tranquilizarse, al momento de rendir evaluaciones o por el estrés generado por los requerimientos²⁰.

A mayor edad hubo más problemas con las drogas, pero menos con los trastornos de alimentación y con Internet, debemos tener en cuenta que los jóvenes han incorporado a Internet como medio de búsquedas de información y socialización²¹. El inicio precoz del consumo de sustancias se considera uno de los mejores predictores de trastornos de abuso o dependencia²². Los jóvenes encuestados en su mayoría eran del sexo femenino, ellas mostraron una mayor cantidad de problemas alimenticios, esto podría deberse a la gran preocupación por el aspecto físico y la presión social por un cuerpo delgado, reflejando la relación que existe entre un modelo estético femenino centrado en la delgadez y la insatisfacción con la imagen corporal²³.

La limitación principal del presente estudio fue de sesgo de selección, ya que, el tipo de muestreo no permite extrapolar los resultados a la totalidad de alumnos en la universidad, pero nuestros hallazgos brindan un importante precedente para que se realicen más investigaciones. Otra limitante principal fue el hecho de que no se realizó un muestreo aleatorizado para la elección de los encuestados según carrera (esto debido a que no se intentó que los resultados sean extrapolables a cada escuela/facultad), por lo que las otras carreras tuvieron cantidades no homogéneas de participantes; por todo ello, los resultados deben tomarse como un piloto que tiene una muestra heterogénea de las demás profesiones; lo que podría servir para que futuras investigaciones tomen los resultados como un antecedente para poder generar datos por cada carrera/facultad.

Conclusiones

Tras analizar los resultados, se puede concluir que la dependencia a ciertas conductas adictivas y adicciones es baja entre los estudiantes de medicina, en comparación a la de las otras carreras. Sin embargo, sigue existiendo una dependencia a las drogas e Internet en los estudiantes con cursos desaprobados y, en medida que pasan los años en la carrera, los estudiantes tienden a desarrollar una adicción únicamente a las drogas.

Conflicto de intereses

Los autores son alumnos (los cinco primeros autores) y docente (Christian R. Mejia) en la URP. Sin embargo, esto no influyó en los resultados u otras secciones de la investigación.