La pandemia COVID-19, que empezó en Wuhan, China, a finales del 2019, y, que hoy amenaza a todos los habitantes del planeta, configura el tema de investigación prioritaria en la actualidad. En este contexto, este artículo enfoca la manera en que este problema de salud afecta directamente al estado psicológico y educativo de 344 estudiantes universitarios y de secundaria, en Córdoba, España.
Material y métodosPara el análisis se ha empleado el modelo de ecuaciones estructurales (SEM), a través de la cuantificación de un conjunto de relaciones entre una o más variables independientes, intentando condensar el escenario de pandemia y sus implicaciones sanitarias, psicológicas y educativas.
ResultadosLa primera variable latente «Salud», es causal de la variable latente «Psicología», y de las variables endógenas «efectos relaciones sociales», «efectos tristeza» y «efectos sexualidad», lo cual confirma que la COVID-19 afectó seriamente al comportamiento psicológico de los estudiantes de universidad y de secundaria de Córdoba.
The COVID-19 pandemic that began in Wuhan, China, at the end of 2019, and which today threatens all the inhabitants of the planet, is currently the priority research topic. In this context, this article focuses on how this health problem directly affects the psychological and educational status of 344 university and high school students in Córdoba, Spain.
Material and methodsFor the analysis, the structural equation model (SEM) has been used, through the quantification of a set of relationships between one or more independent variables, trying to condense the pandemic scenario and its health, psychological and educational implications.
ResultsThe first latent variable “Health” is causal of the latent variable “Psychology”, and, of the endogenous variables, “social relations effects”, “sadness effects” and “sexuality effects”, which confirms that the COVID-19 seriously affected the psychological behavior of university and high school students in Córdoba.
Ante la notificación de la Comisión Municipal de Salud de Wuhan, realizada el 31 de diciembre de 2019, sobre la aparición de un conglomerado de casos de neumonía, la Organización Mundial de la Salud (OMS) crea un «Equipo de apoyo a la gestión de incidentes» al día siguiente, el 1 de enero de 2020, poniendo así a la OMS en estado de emergencia para abordar el brote. Durante todo el mes de enero, la OMS, a través de declaraciones, convocatorias de expertos internacionales y comités de emergencias e informes de situación, alerta a sus 194 Estados miembro acerca de la gravedad de la situación. El 3 de febrero publica el «Plan estratégico de preparación y respuesta» para la comunidad internacional. En este escenario, entre el 16 y 24 de febrero se realiza una misión conjunta OMS-China en la que participan expertos de Alemania, Canadá, EE. UU., Japón, Nigeria, Corea, Rusia y Singapur, donde se implantó el «distanciamiento físico necesario». Con este escenario de fondo, alarmada por los niveles de inacción de algunos países frente al avance generalizado del virus, el 11 de marzo de 2020, la OMS declaró al brote del virus SARS-CoV-2 (COVID-19) como pandemia, situación sanitaria y social completamente inédita. Cabe destacar que han existido durante el siglo XX otras pandemias, especialmente reseñadas en Europa, pero ninguna de la extensión y las implicaciones sociales y económicas como la actual1.
El 14 de marzo, el Gobierno de España, declaró el confinamiento como medida de emergencia para reducir el contagio. La medida obligaba a cada ciudadano español y a los extranjeros residentes en España, a mantenerse encerrados en sus residencias habituales, exceptuando diversas situaciones. Además, se reforzaron las medidas dirigidas a la higiene de manos y distanciamiento social como medidas preventivas. La situación de confinamiento ha sido una de las estrategias de salud pública a nivel internacional con el objeto de frenar la transmisibilidad y propagación de la COVID-19, obligando a los ciudadanos a implementar nuevas formas de vida en el interior de su hogar2,3.
El contexto generado por la pandemia COVID-19 es la situación más extrema a la que ha tenido que enfrentarse la sociedad española y mundial en lo que va del siglo, sin una duración previsible en el tiempo y con unas consecuencias devastadoras, sobre todo en el escenario económico. En lo que concierne al ritmo habitual de la vida ciudadana, la pandemia también lo ha alterado sustancialmente. Incluso podría estar afectando a nuestra salud mental y las respuestas pueden ser aún impredecibles1.
Frente a lo expuesto el objetivo de esta investigación es el análisis del impacto de la COVID-19 en aspectos psicológicos y educativos de estudiantes universitarios y de secundaria en Córdoba, España2.
En lo que concierne al ritmo habitual de la vida ciudadana, la pandemia también la ha alterado sustancialmente. Incluso podría estar afectando a nuestra salud mental y las respuestas pueden ser aún impredecibles, debido a la incertidumbre ante la inexistencia de una solución a corto o medio plazo3. Es cierto que en tiempos de pandemia los niños y adolescentes son especialmente vulnerables, ya que los entornos en los que viven y se desarrollan se han visto alterados. Los principales riesgos a los que se han expuesto son el desarrollo de estrés psicosocial y los problemas psicológicos4. Es por ello que se han planteado diferentes estudios en relación con el efecto del confinamiento en los ciudadanos, aunque cabe destacar que ya llevaron a cabo un estudio en el seno del brote del síndrome respiratorio agudo severo (SARS), donde se demostró que los niveles de depresión más alta lo presentaban aquellos ciudadanos de Taiwán sin apoyo social, mientras que aquellos que presentaban enfermedades crónicas, su percepción del impacto económico y vulnerabilidad fue mayor5.
Durante estos meses de la pandemia han sido numerosos los estudios realizados valorando el efecto e impacto del confinamiento sobre la esfera psicológica en el confinamiento6. En este sentido, en China7, se trabajó sobre una muestra poblacional de 1.210 pacientes, abordando su estado psicológico en la primera fase del confinamiento con los siguientes resultados en síntomas moderados a severos: depresión (16,5%), ansiedad (28,8%) y estrés (8,1%) de manera significativa(p<0,05). También, en otro estudio se reconoció la presencia de depresión (20,1%), ansiedad (35,1%) y alteraciones en la calidad del sueño (18,2%) durante la primera parte del confinamiento8.
Por otro lado, Khan y cols.9 indicaron que la ansiedad, crisis de pánico, desilusión, ira y trastornos del sueño se presentan en las personas durante el confinamiento. En este sentido, un grupo español10 realizó una investigación para definir el nivel de depresión, ansiedad y de estrés, durante la primera fase del confinamiento en la Comunidad Vasca, España, sobre una muestra de 976 ciudadanos, detectándose lo siguiente: los grupos más jóvenes (18-25 años) presentaron promedios más altos de depresión, ansiedad y estrés en comparación con el grupo de 26 a 60 años y mayores de 60 años. También existía mayor impacto psicológico en aquellas personas que padecían patologías crónicas. Por su parte, otro trabajo publicó que las pandemias infecciosas se relacionan con un aumento de la sintomatología tanto ansiosa, depresiva, como postraumática11. El confinamiento ha repercutido sobre la salud tanto física como mental, afectando la pandemia al incremento de factores de riesgo psicosociales, tales como aislamiento, violencia intrafamiliar, pobreza, hacinamiento, etc., indicando que, tras el confinamiento, sería beneficioso para los estudiantes universitarios implementar programas de prevención, control y disminución de los efectos psicológicos generados por el confinamiento durante las pandemias, a fin de garantizar su buena salud mental12. Finalmente, se encontró un nivel elevado de impacto emocional reflejado en los miedos al virus, problemas de sueño y síntomas emocionales, como estrés, depresión, ansiedad, desesperanza, preocupación, nerviosismo o inquietud13.
De hecho, y conociendo esta repercusión, se han establecido en algunos países, por ejemplo, procedimientos para las intervenciones de crisis psicológicas para hacer frente a las emergencias de salud pública14.
La educación ha sido otro de los ámbitos que se han visto afectados, es por ello que el rol familiar y el mantenimiento de la armonía durante el confinamiento social15 han sido puntos críticos. La enseñanza online, sustituyó a la clásica enseñanza presencial16 y el desarrollo educativo se ha visto afectado por el cierre de escuelas y universidades, con una adaptación de manera rápida a nuevas tecnologías, limitando la relación entre iguales, con inactividad física, y, finalmente, con la pérdida de hábitos alimenticios saludables11. Debido a este cierre, los alumnos han disminuido su interacción social, pudiendo estar asociada con un aumento de los síntomas depresivos de los adolescentes y jóvenes17.
Según los datos presentados por Lozano y cols., indicaban que el confinamiento ha implicado una situación vital en el estudiantado en lo que concierne a los aspectos psicológicos y académicos18. Además, los estudiantes no tuvieron el margen de tiempo necesario para desarrollar el suficiente capital social online que actuara como mecanismo de vinculación y con suficiente poder en la relación entre iguales y el aprendizaje. Tanto en la Universidad como en la Educación Secundaria Obligatoria (ESO) y Bachillerato, ha supuesto un traslado de las actividades académicas a los domicilios de los estudiantes, situación que, hasta ese momento, fue absolutamente nuevo, porque en los niveles mencionados, la educación siempre se había desarrollado de manera presencial. Es por ello que el confinamiento y la separación de las aulas en los tres estadios mencionados, representaron, además del resguardo de las personas en sus hogares, un aislamiento social sin precedentes, lo cual alteraba la forma de vida habitual de los estudiantes1. Este obligado nuevo modo de vida y de trabajo, ha requerido una adaptación que tuvo que haber afectado de diferentes maneras al estado psicológico de la población en general, y de los estudiantes que nos ocupa esta investigación, en particular. Por tanto, esta excepcionalidad ha abarcado al funcionamiento normal en los sectores sociales más tradicionales como el sanitario y el educativo.
En cuanto a la bibliografía relacionada con el modelo estadístico utilizado, cabe destacar que ya en 2019 se utilizó el SEM en una investigación sobre psicología y educación realizada con estudiantes en Argentina, para capturar la complejidad de los fenómenos educativos y psicológicos a través de un Análisis Factorial Confirmatorio19. En el libro de SEM con ecuaciones estructurales (AMOS)20, se hallan varios ejemplos con investigaciones sobre aspectos psicológicos de estudiantes que terminan el bachillerato y se están preparando para ingresar a la universidad. Del mismo modo, Marcoulides y Schumacker presentaron nuevas estrategias para proporcionar una comprensión y un conocimiento práctico de las técnicas avanzadas de SEM con un mínimo de derivaciones matemáticas21. En 2011, propuso un modelo en el marco del SEM para evaluar las preferencias entre las dimensiones de la calidad de vida de las personas mayores22. Posteriormente, se mejoró la elaboración práctica de modelos estadísticos por distintos investigadores23, proponiendo algunos principios generales para especificar si un modelo estadístico debe definirse primero conceptualmente; basado en discutir la lógica estadística subyacente y finalmente modelando y evaluando los resultados. También hemos revisado la literatura clásica sobre este tema, como Kline, quien en la cuarta edición de su libro presenta los criterios más actualizados para ajustar el SEM24. Así mismo, Bagozzi y Heatherton, propusieron un marco para representar constructos de personalidad en cuatro niveles de abstracción, utilizando variables latentes25. Otros autores, consideraron dos tipos de errores involucrados en el ajuste del modelo: el primero era el error de aproximación y el segundo era el error general, que involucraba el ajuste del modelo26. Bentler, citó que el coeficiente normalizado produce una nueva norma (CFI) y los índices de ajuste no normalizado (FI) se utilizan con frecuencia como complementos de las estadísticas de chi-cuadrado para evaluar el ajuste de un modelo estructural27. De manera similar, Bollen ha escrito sobre ecuaciones estructurales con variables latentes que incluyen estudios de casos en el campo de las ciencias sociales28.
Frente a lo expuesto, a continuación se presentan las hipótesis de la presente investigación (fig. 1).
H1: La COVID-19 afectó seriamente al comportamiento psicológico de los estudiantes de universidad y de secundaria de Córdoba, España.
H2: La COVID-19 afectó el rendimiento académico de los estudiantes de universidad y de secundaria de Córdoba, España.
H3: La Psicología influye en el rendimiento educativo y origina el miedo de una parte de los estudiante a la COVID-19 y a morir.
H4: Las modalidades de clases y exámenes virtuales, especialmente en la Universidad, fueron una solución adecuada durante los meses de confinamiento.
Material y métodosMediante la realización de una encuesta telemática en plena pandemia, durante los meses de abril y mayo de 2020, se estudió una muestra de 344 estudiantes de la Universidad de Córdoba (UCO) y de centros de enseñanza secundaria, en Córdoba, capital y provincial, que eran representativos de la población a estudio.
Los dos problemas a estudiar eran el psicológico y el académico, definiendo variables latentes, o variables aleatorias no observables, que se relacionan con variables observables endógenas y exógenas. En el modelo final se han incluido nueve variables endógenas, cada una con sus perturbaciones aleatorias o variables error, que representan la parte de la variable endógena respectiva no explicada por las variables latentes. Así mismo, se han incorporado cinco variables exógenas.
Para el análisis se ha utilizado el modelo de ecuaciones estructurales (SEM), porque se adapta al escenario de la realidad ocurrida: una grave situación de salud, una pandemia global que irrumpe en España a principios de 2020. El objetivo de este modelo multiecuacional es estimar las relaciones causales entre las variables latentes y observables que, finalmente, se concentran en un resultado de ajuste global, que configura el chi cuadrado.
La encuesta, que contenía 49 preguntas, estuvo estructurada en nueve bloques: (i) generalidades (edad, sexo, etc.), (ii) datos de salud en la pandemia, (iii) salud psicológica, (iv) actividad académica, (v) percepción de ansiedad, (vi) percepción sobre el estado de ánimo, (vii) experiencias traumáticas, (viii) resultados académicos, y (ix) conductas seguidas. Incluyó preguntas de «sí/no» abiertas y cerradas, medidas con la escala de Likert de 5 puntos (1=no importante; 5=muy importante). Así mismo, se aplicó una técnica de muestreo no probabilístico, muy utilizada en este tipo de investigaciones, donde la muestra a ser encuestada está disponible en un determinado lugar y tiempo. Se han considerado como datos numéricos las variables con varias categorías ordenadas, así como las variables binarias con dos alternativas, cuyos coeficientes asociados y estimados con el modelo de ecuaciones estructurales (SEM) que se ha utilizado, representan un efecto diferencial de la presencia de esta característica con respecto a la base valor de cada variable.
Las autorizaciones para las encuestas fueron tramitadas y obtenidas de las autoridades académicas pertinentes, así como el consentimiento de los padres en los casos de los menores de edad. Tras consultar con el comité de ética del Hospital Universitario Reina Sofía (Córdoba) y Distrito Sanitario Córdoba Guadalquivir, fue comunicado que dadas las características del diseño del estudio no era necesario la autorización de dicho comité.
ResultadosEl análisis estadístico se realizó utilizando el SPSS v. 24 y el SEM diseñado con el software AMOS (Analysis of Moment Structures), agregado a la versión citada de SPSS (IBM SPSS Amos 22).
La muestra conformada por 344 encuestas, válido como tamaño muestral de la población a estudio, está conformada por el 59,9% de mujeres y el 40,1% de varones. Las edades de los encuestados variaron entre 14 y 30 años.
Se ha utilizado un modelo con variables latentes ya que algunos conceptos, como hábitos tóxicos o relaciones personales, no son directamente observables y se observan a través de una serie de variables medibles.
Para apoyar las hipótesis mencionadas en el apartado 1, se ha utilizado el modelo SEM. Este modelo permite examinar un conjunto de relaciones entre una o más variables independientes, sean estas continuas o discretas, desarrollando una forma de romper las correlaciones observadas en un sistema de ecuaciones que describen sus hipótesis sobre las relaciones causales. El modelo SEM estudia estas relaciones causales entre datos que son directamente observables, asumiendo que las relaciones existentes son lineales21.
En la primera etapa de construcción del modelo, se había empezado con más de 50 variables. Posteriormente, en la etapa de especificación, fueron seleccionadas las que se presentan en la figura 1. La misma muestra un modelo compuesto por: (i) tres variables latentes: Salud, Psicología y Educación, con sus respectivas variables error; (ii) nueve variables observables endógenas (llamadas dependientes en las ecuaciones de regresión lineal múltiple), también con sus respectivas variables error; y (iii) cinco variables observables exógenas (denominadas independientes en las ecuaciones de regresión).
- a.
La variable latente Salud es causal de: (i) las otras dos variables latentes, Psicología y Educación; (ii) de cuatro variables endógenas, Efectos relaciones sociales, Efectos tristeza, Efectos sexualidad y Estudio reducción tiempo; y (iii) se halla influida por cinco variables exógenas: COVID-19, Fallecimiento cercano, Mascarillas, Distanciamiento y Sexo.
- b.
A su vez, la Psicología, que influye sobre la Educación, es causal de cinco variables endógenas: Miedo a la COVID-19, Miedo a morir, Efectos relaciones sociales, Efectos tristeza y Efectos sexualidad. También influyen en las variables Estudio de reducción de tiempo y Estudio tiempo tutoría, variables endógenas que corresponden a la variable latente Educación.
- c.
Y ésta, la Educación, a su vez, es causal de otras cuatro variables endógenas: Estudio reducción de tiempo, Estudio clases virtuales adaptadas, Estudio tiempo tutoría y Estudio valoración Moodle. Pero, también influye en Miedo a morir y Efectos sexualidad, ambas variables endógenas de Psicología. Cabe subrayar que todas las variables latentes y endógenas poseen sus variables error.
Las relaciones entre las variables –flechas que representan las conexiones relativas a las regresiones y correlaciones– se describen con más detalle a continuación.
Pesos y coeficientesEl cálculo de los pesos y coeficientes respectivos se presentan en la tabla 1 y la tabla 2. Los números 1 y 0 representan los pesos de las regresiones y covarianzas, respectivamente. Los coeficientes estimados del modelo SEM se presentan en la tabla 1, con sus desviaciones estándar. Se confirman las hipótesis objetivas, aceptando la influencia de las variables latentes exógenas sobre las variables latentes endógenas.
Regresiones
| Estimación | S.E. | |||
|---|---|---|---|---|
| Xi1 Salud | <--- | Q9.1. Medidas distanciamiento | -0,081 | 0,175 |
| Xi1 Salud | <--- | Q2.4. Fallecimiento cercano | 0,495 | 0,935 |
| Xi1 Salud | <--- | Q2.1. COVID-19 | 1,000 | |
| Xi1 Salud | <--- | Q1.3. Sexo | -0,577 | 1,094 |
| Xi1 Salud | <--- | Q9.3. Medidas mascarilla | -0,143 | 0,228 |
| Xi2 Psicología | <--- | Xi1 Salud | 0,423 | 0,804 |
| Xi3 Educación | <--- | Xi1 Salud | 1,000 | |
| Xi3 Educación | <--- | Xi2 Psicología | -1,452 | 2,286 |
| Q4.4. Estudio clases virtuales adaptadas | <--- | Xi3 Educación | 0,318 | 0,785 |
| Q2.5.4. Miedo a morir a causa del COVID | <--- | Xi2 Psicología | 0,778 | 0,201 |
| Q4.1. Estudio reducción tiempo | <--- | Xi2 Psicología | 1,351 | 2,331 |
| Q2.5.1. Miedo a COVID | <--- | Xi2 Psicología | 1,000 | |
| Q4.5. Estudio tiempo tutoría | <--- | Xi2 Psicología | 0,050 | 0,114 |
| Q3.1. Efectos relaciones sociales | <--- | Xi1 Salud | 1,719 | 3,968 |
| Q3.3. Efectos tristeza | <--- | Xi1 Salud | -0,557 | 1,214 |
| Q6.12. Efectos a sexualidad | <--- | Xi2 Psicología | -1,254 | 2,015 |
| Q3.1. Efectos relaciones sociales | <--- | Xi2 Psicología | -3,835 | 4,924 |
| Q4.1. Estudio reducción tiempo | <--- | Xi3 Educación | 1,000 | |
| Q4.5. Estudio tiempo tutoría | <--- | Xi3 Educación | 0,294 | 0,719 |
| Q2.5.4. Miedo a morir a causa del COVID | <--- | Xi3 Educación | -0,064 | 0,144 |
| Q4.6. Estudio valoración Moodle | <--- | Xi3 Educación | 0,074 | 0,222 |
| Q6.12. Efectos a sexualidad | <--- | Xi3 Educación | -0,334 | 0,671 |
| Q6.12. Efectos a sexualidad | <--- | Xi1 Salud | 1,016 | 2,178 |
| Q4.1. Estudio reducción tiempo | <--- | Xi1 Salud | -0,788 | 0,458 |
| Q3.3. Efectos tristeza | <--- | Xi2 Psicología | 0,276 | 0,672 |
Fuente: autoría propia.
Covarianzas
| Estimación | S.E. | |||
|---|---|---|---|---|
| Q9.1. Medidas distanciamiento | <--> | Q2.1. COVID-19 | 0,116 | 0,011 |
| Q2.1. COVID-19 | <--> | Q2.4. Fallecimiento cercano | -0,002 | 0,001 |
| Q2.1. COVID-19 | <--> | Q1.3. Sexo | 0,001 | 0,001 |
| Q2.1. COVID-19 | <--> | Q9.3. Medidas mascarilla | 0,209 | 0,018 |
| Q9.1. Medidas distanciamiento | <--> | Q9.3. Medidas mascarilla | 2,904 | 0,298 |
| d31 | <--> | d33 | -0,298 | 0,990 |
| d44 | <--> | d46 | 0,232 | 0,168 |
| d251 | <--> | d254 | 0,251 | 0,800 |
| d44 | <--> | d45 | 1,007 | 0,263 |
| d45 | <--> | d46 | 0,260 | 0,155 |
| d41 | <--> | d44 | 0,050 | 0,291 |
| d33 | <--> | d612 | 0,270 | 0,352 |
| d31 | <--> | d44 | -0,442 | 0,862 |
| d254 | <--> | d31 | 1,508 | 2,935 |
| d251 | <--> | d31 | 1,698 | 3,457 |
| d31 | <--> | d45 | -0,360 | 0,708 |
| d46 | <--> | eE | 0,116 | 0,097 |
| d41 | <--> | d45 | 0,044 | 0,270 |
| d33 | <--> | d41 | 0,054 | 0,090 |
| d31 | <--> | d612 | -1,164 | 1,652 |
Fuente: autoría propia.
La primera y segunda columna de la tabla 1 muestra las variables latentes y los números de pregunta de la encuesta incluidos en la base de datos SPSS. Así, por ejemplo, Q4.4 se refiere a la pregunta número 4, ítem 4, Estudio clases virtuales adaptadas; Q2.5.4 se refiere a la pregunta 2.5, ¿Ha tenido miedo a padecer COVID-19 ?, y el número 4 representa una de las siete posibilidades de respuesta: Tengo miedo de morir a causa de la COVID-19, y así sucesivamente.
Cabe destacar que todas las variables se estimaron mediante la estimación de máxima probabilidad. El otro método de ecuación estructural se denomina cuadrados mínimos generalizados. En cuanto a las variables de error (que captan la varianza no considerada en el modelo), se observa que se hallan estrechamente interrelacionadas. Todos los resultados obtenidos se consideran adecuados y, por lo tanto, el modelo se ajusta a las hipótesis. Y siguiendo las instrucciones de Browne26 nos centraremos en la presentación de los principales resultados de la investigación: Chi-cuadrado, valor mínimo de la discrepancia de la función F (FMIN), índice de ajuste comparativo (CFI) y error de aproximación del cuadrado medio de la raíz (RMSEA).
Prueba global para el modelo (CMIN)La prueba de bondad de ajuste de chi-cuadrado (Chi2) es una de las pruebas no paramétricas más utilizadas para determinar la discrepancia entre un conjunto de datos observado y un conjunto de datos esperado. Esta prueba y su probabilidad límite (p) son la única prueba de bondad de ajuste asociada con la prueba de significancia; las otras medidas e índices son meramente descriptivos. En este sentido, el resultado obtenido con la Chi2 es muy bueno: 55,84 con 47 grados de libertad (DF). Así mismo, el nivel de probabilidad (p=0,177) es muy satisfactorio, porque se encuentra dentro del nivel razonable de significancia, α=0,05, 0,10, incluso 0,20. Por tanto, se puede afirmar que la Chi2 obtenida permite contrastar la hipótesis porque el modelo se ajusta correctamente a los 344 datos validados.
Índices de bondad de ajusteValor mínimo de la discrepancia de función (FMIN): El índice FMIN se utiliza para medir el ajuste de un modelo. FMIN es el valor mínimo de la función de discrepancia F, que se obtiene ajustando el modelo a momentos poblacionales en lugar de momentos muestrales. El valor de 0,163, valor mínimo de la discrepancia, también se considera un resultado sobresaliente.
Índice de ajuste comparativo (CFI)El índice de ajuste comparativo (CFI) analiza el ajuste del modelo examinando la discrepancia entre los datos y el modelo hipotetizado, mientras se ajusta a las cuestiones de tamaño de la muestra inherentes a la prueba de Chi2 de ajuste del modelo y el índice de ajuste normalizado. Los valores de este índice varían entre 0 y 1. Por convención, el valor CFI debe ser superior a 0,90. Esto indica que el modelo puede reproducir al menos el 90% de la covarianza de los datos. Por tanto, el resultado de 0,982 es excelente.
Error cuadrático medio de aproximación (RMSEA)Una medida de bondad de ajuste para modelos estadísticos, donde el objetivo es que la población tenga un ajuste aproximado o cercano al modelo, en lugar de un ajuste exacto, lo que a menudo no es práctico para poblaciones grandes. Los valores por debajo de 0,05 indican un buen ajuste del modelo. Por lo tanto, el resultado de 0,023 también indica un muy buen ajuste del modelo.
En resumen, todos los resultados obtenidos permiten afirmar que el modelo elaborado es correcto, ya que especifica adecuadamente las relaciones entre las variables, prediciendo así la realidad, lo que se manifiesta en las cuatro hipótesis del estudio.
La tabla 3 presenta un resumen de todos los resultados obtenidos y comentados anteriormente.
Prueba global para el modelo (CMIN), Valor mínimo de la discrepancia de función (FMIN), Índice de ajuste comparativo (CFI) y Error cuadrático medio de aproximación (RMSEA)
| Modelo | Modelo por defecto(Modelo fijo) | Modelo saturado(Modelo de ajuste perfecto) | Modelo de independencia(Todos los coeficientes son nulos) |
|---|---|---|---|
| CMIN | 55,84 | 0,000 | 608,947 |
| DF | 47 | 0 | 105 |
| p | 0,177 | -.- | 0,000 |
| FMIN | 0,163 | 0,000 | 1,775 |
| CFI | 0,982 | 1,000 | 0,000 |
| RMSEA | 0,023 | -.- | 0,118 |
Las medidas habituales de bondad de ajuste confirman la aceptabilidad del modelo. El modelo saturado no tiene grados de libertad y corresponde a un ajuste perfecto, mientras que el modelo de independencia es el extremo opuesto, cuando no existe relación entre las variables observadas. El modelo propuesto proporciona valores de ajuste cercanos a los valores óptimos del modelo saturado. Las estadísticas de razón de verosimilitud CMIN y el coeficiente FMIN están cerca de su excelencia.
DiscusiónEn la vida cotidiana solemos vivir despreocupados de casi todo los valores trascendentes, como las relaciones familiares, la amistad, o la salud, por ejemplo. Pero, de improviso, llegan situaciones inesperadas y no siempre agradables que impactan la comodidad de nuestra vida diaria, como podría ser alguna noticia triste a nivel personal o familiar, o un acontecimiento nacional o global. Estos hechos sacuden nuestro espacio y tiempo de confort o, peor aún, lo perdemos. En este sentido, la pandemia COVID-19, dadas las posibilidades de interconexión y comunicación en el mundo actual, adquiere características de ciencia ficción. Es esta frontera entre la realidad y la ficción en los relatos cotidianos sobre la pandemia, lo que nos permite hacer un análisis social de la inequidad evidenciada en este contexto29.
Desde la perspectiva psicoambiental, existe una considerable evidencia empírica para entender algunas de las consecuencias que ocasiona la pandemia. En el caso de la COVID-19, con alto poder catastrófico y prácticamente desconocido en la actualidad, hace probable que esta característica sea una buena predictora de la magnitud del riesgo percibido por los alumnos de cualquier nivel, sumado a que existen factores relevantes que tienen lugar durante el confinamiento tales como la privacidad, el hacinamiento, la distancia social y la educación telemática.
Según Pérez-López, la vivienda, que es nuestro hábitat personal, el lugar privado por excelencia y en el que se expresa la identidad de los residentes, es precisamente donde tiene lugar el confinamiento ocasionado por la COVID-1930. El estudiante adolescente de secundaria o el joven universitario debe adaptar sus necesidades de privacidad junto con los otros miembros con los que convive. Uno de los problemas del confinamiento casero es el aumento de las interacciones sociales en un espacio reducido. En el caso de que viva una sola persona, es importante asociar actividades a diferentes estancias, para así reducir la sensación de aislamiento. Todo esto se puede vivir de manera diferente, en función de los rasgos de personalidad, y se manifiesta con una sintomatología diferente en cada individuo. Al respecto Fernández-Berrocal indica que el estrés generado suele ser el mecanismo desencadenante, el cual se desarrolla en cuatro fases31.
- •
Fase inicial o aguda: se producen estados afectivos intensos: ira, angustia o ansiedad, hipervigilancia, sensación de irrealidad, irritabilidad, manifestaciones vegetativas.
- •
Fase de reacción: ánimo triste y lábil, sentimientos dolorosos abrumadores, temor al evento, pesadillas, tensión muscular, aumento de la irritabilidad, ansiedad.
- •
Fase de reparación, tras la resolución del evento desencadenante (1-6 meses): reacciones menos intensas y abrumadoras. Aunque existan sentimientos de dolor, el paciente vuelve a sentir interés por planificar el futuro y realizar la actividad cotidiana.
- •
Fase de finalización, los recuerdos le generan malestar o tristeza transitoria, aunque su vida es realizada de forma egosintónica.
A todo lo anterior se le suma la enseñanza online, dadas las proporciones que han alcanzado durante el confinamiento y las fuertes implicaciones políticas y económicas que tiene, ya que cambia las formas tradicionales de producción e instrucción y convierten al hogar en un centro de trabajo para el que no está diseñado. Esta nueva actividad dentro de la vivienda implica atender a la delimitación y adecuación de un espacio para estas tareas de carácter semipúblico en un entorno privado como lo es la vivienda. La capacidad de rendimiento y aprovechamiento de los estudiantes variará con base en las características anteriormente expuestas, además de una variabilidad dependiendo del curso, etapa o especialidad que se cursa, de acuerdo con la capacidad de adaptación a este modelo.
Todo ello lleva al posible desarrollo de una serie de manifestaciones tales como «ansiedad, sentimientos de desamparo, confusión, cansancio, síntomas físicos y desorganización en el funcionamiento de sus actividades familiares, laborales y sociales»32.
El estudio presenta debilidades derivadas de la escasa investigación de esta área en el ámbito de la pandemia, aunque puede ser su fortaleza la irrupción de un método estadístico que ayude a aplicar el análisis de las relaciones frente a estas situaciones fuera de la normalidad.
La bondad de ajuste del modelo de ecuaciones estructurales diseñado, está representada por el estadístico chi-cuadrado (Chi2) que es igual a 55,84 con 47 grados de libertad (DF). Además, el nivel de probabilidad, p, 0,177, es muy bueno; por tanto, estos resultados, así como los demás presentados en el apartado e de la Prueba global para el modelo (CMIN), nos permiten contrastar las cuatro hipótesis definidas en el apartado 4.2, y se ajustan correctamente a las 49 preguntas incluidas en las 344 encuestas realizadas.
La primera variable latente, Salud, es causal de la variable latente Psicología y de las variables endógenas Efectos relaciones sociales, Efectos tristeza y Efectos sexualidad, lo cual confirma la primera hipótesis (H1), de forma que se haya reflejado en el comportamiento psicológico de los estudiantes de universidad y de secundaria de Córdoba.
Del mismo modo, la variable latente Salud es causal de la variable latente Educación y de la variable endógena Estudio reducción de tiempo, lo que contrasta la segunda hipótesis (H2), afectando de alguna manera al rendimiento académico de los estudiantes en los diferentes escalones académicos.
Por otro lado, la segunda variable latente, Psicología, influye en la tercera variable latente Educación y es causa de las variables endógenas Miedo a la COVID-19 y Miedo a morir, con lo cual se corrobora la tercera hipótesis (H3), demostrando que la forma de pensar y afrontamiento psicológico han influido y repercutido en el rendimiento educativo, generando miedo a la COVID-19 y a morir de una parte de los estudiantes.
La tercera variable latente, Educación, se relaciona de manera significativa con las variables endógenas Estudio reducción de tiempo, Estudio clases virtuales adaptadas, Estudio tiempo tutoría y Estudio valoración Moodle, con lo cual queda demostrada la cuarta hipótesis, corroborando que la adaptación a modalidad de clases y exámenes virtuales, especialmente en la Universidad, han sido una solución adecuada durante el confinamiento para el modelo educativo.
Frente a lo expuesto precedentemente, se concluye que la investigación llevada a cabo a través de las hipótesis planteadas, quedan contrastadas de forma adecuada por el modelo de ecuaciones estructurales diseñada para el estudio.
ConclusiónLa relación que se establece entre las variables Estado de salud y psicológico de los alumnos, con respecto a los efectos presentados sobre las relaciones sociales, el estado de ánimo y la sexualidad, confirma que la COVID-19 afectó seriamente al comportamiento físico y psicológico de los estudiantes de la universidad y enseñanza secundaria obligatoria de Córdoba, durante el periodo de confinamiento.
Conflicto de interesesLos autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
