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Revista mexicana de trastornos alimentarios

versión On-line ISSN 2007-1523

Rev. Mex. de trastor. aliment vol.10 no.1 Tlalnepantla ene./jun. 2019

http://dx.doi.org/10.22201/fesi.20071523e.2019.1.519 

Artículos

Predictores de conductas alimentarias de riesgo en estudiantes de bachillerato

Predictors of risk eating behaviors in high school students

Iván Alejandro Caldera Zamoraa  * 

Patricia Martín del Campo Rayasb 

Juan Francisco Caldera Montesc 

Oscar Ulises Reynoso Gonzálezd 

María del Rosario Zamora Betancourtd 

a Estudiante de la Licenciatura en Psicología, Centro Universitario de los Altos, Universidad de Guadalajara, Tepatitlán de Morelos, Jalisco, México.

b Estudiante de la Licenciatura en Nutrición, Centro Universitario de los Altos, Universidad de Guadalajara, Tepatitlán de Morelos, Jalisco, México.

c Cuerpo Académico Educación y Sociedad, Centro Universitario de los Altos, Universidad de Guadalajara, Tepatitlán de Morelos, Jalisco, México.

d Departamento de Ciencias de la Salud, Centro Universitario de los Altos, Universidad de Guadalajara, Tepatitlán de Morelos, Jalisco, México.

Resumen

El objetivo principal de este estudio fue identificar variables sociodemográficas y psicosociales capaces de predecir las conductas alimentarias de riesgo (CAR) en estudiantes de bachillerato. Participaron 988 adolescentes (541 mujeres y 447 hombres) de entre 14 y 18 años de edad (M = 16.79, DE = 1.50). Además de las CAR (Atracón-purga, Medidas compensatorias y Restricción), examinadas a través del Cuestionario Breve de Conductas Alimentarias de Riesgo, fueron evaluadas las variables psicosociales siguientes: apoyo familiar y de amigos, ajuste escolar, victimización, ideación suicida, estrés académico, insatisfacción corporal y depresión; finalmente, las variables sociodemográficas incluidas fueron: sexo, edad, horas de sueño al día y horas dedicadas al Internet o las redes sociales. Mediante tres análisis de regresión lineal múltiple, uno para cada CAR (R2 = .36, .16 y .55, respectivamente; todas con p < .001), se pudieron identificar distintas variables predictivas, entre las que destacaron la insatisfacción corporal, la depresión y el sexo (mujeres). La identificación de estas variables puede contribuir a la mejora de las estrategias de prevención en materia de CAR y, por ende, de los trastornos alimentarios entre adolescentes.

Palabras clave: Conductas alimentarias; Imagen corporal; Malestar psicológico; Factores predictivos; Adolescentes

Abstract

The main objective of this study was to identify sociodemographic and psychosocial variables capable of predicting risk eating behaviors (REB) in high school students. Participants were 988 adolescents (541 women and 447 men) between 14 and 18 years of age (M = 16.79, SD = 1.50). In addition to the REB (Binge-purge, Compensatory behavior and Restriction), examined through the Brief Questionnaire on Risk Food Behaviors, the following psychosocial variables were also evaluated: family and friend support, school adjustment, victimization, suicidal ideation, academic stress, body dissatisfaction and depression; finally, the sociodemographic variables included were: sex, age, hours of sleep per day and hours dedicated to the Internet or social networks. Through three multiple linear regression analyzes, one for each REB (R2 = .36, .16 and .55, respectively; all with p < .001), different predictive variables could be identified, among which stood out the body dissatisfaction, the depression and sex (women). The identification of these variables can contribute to the improvement of prevention strategies in terms of REB and eating disorders among adolescents.

Keywords: Eating behaviors; Body image; Psychological distress; Predictive factors; Adolescents

Introducción

El término conductas alimentarias de riesgo (CAR) es utilizado para designar un “síndrome parcial” o “subclínico” de los cuadros que caracterizan a los trastornos de conducta alimentaria ([TCA], Gómez y Shisslak, citado en Unikel, Bojórquez, Villatoro, Fleiz y Medina, 2006). Según Unikel et al. (2010), la diferencia entre la CAR y los TCA radica en la frecuencia y la duración, ya que en los segundos las manifestaciones o conductas alimentarias nocivas son más repetitivas y permanentes. Por tanto, se entiende que las CAR pueden, en caso de volverse crónicas y agudas, desencadenar en un posterior diagnóstico de TCA. Específicamente, en las CAR se agrupan: preocupación irracional por engordar, atracón, sensación de falta de control al comer, así como conductas tanto restrictivas (e.g., dietas, ayunos, ejercicio excesivo, ingesta de pastillas para adelgazar), como purgativas (e.g., uso de laxantes o diuréticos, auto-provocación del vómito), todas vinculadas con el deseo de adelgazar (Unikel, Bojórquez y Carreño, 2004).

En México, la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2006 estimó una prevalencia de CAR de 0.8%. En población de 10-19 años, la incidencia fue 0.4% para hombres y 1.0% para mujeres (Barriguete et al., 2009). Estudios realizados entre 1997 y 2015, incluyendo poblaciones de Guadalajara, Hidalgo y la Ciudad de México, estimaron un rango de prevalencia de 0.4-7.2% en hombres y 1-16.1% en mujeres (Nuño, Celis y Unikel, 2009; Saucedo y Unikel, 2010; Unikel, Díaz de León, González, Wagner y Rivera, 2015; Unikel, Saucedo, Villatoro y Fleiz, 2002; Unikel et al., 2006).

En materia de modelos explicativos de las CAR y los TCA, sobresalen aquellos conocidos como biopsicosociales (Toro, 2014), esencialmente multidimensionales, que refieren como base etiológica a los factores biológico-genéticos (e.g., moléculas que participan en el control del apetito y de la saciedad), psicológicos (e.g., relación con los padres, especialmente con la madre) y sociales (e.g., ideal estético de delgadez). Específicamente, hace ya más de tres décadas, Garner, Rockert, Olmsted, Johnson y Coscina (1985) propusieron uno de los primeros modelos combinatorios en los que se plantea que diversos factores contribuyen de manera interconectada al desarrollo de dichas conductas o trastornos.

En cuanto a los factores relacionados con las CAR, algunos estudios han identificado que éstas se asocian con: interiorización del ideal de delgadez (Saucedo y Unikel, 2010), índice de masa corporal ([IMC]; Saucedo y Unikel, 2010; Unikel et al., 2006), insatisfacción corporal ([INC]; Altamirano, Vizmanos y Unikel, 2011), depresión (Nuño et al., 2009; Unikel et al., 2015), críticas familiares relativas al peso corporal (Unikel, Martín, Juárez, González-Forteza y Nuño, 2013), edad (Unikel et al., 2006), bajos niveles de autoestima (Altamirano et al., 2011; Nuño et al., 2009), impulsividad, ideación suicida, estrés (Nuño et al., 2009), y la pertenencia al sexo femenino (Acosta, Llopis, Gómez y Pineda, 2005; Nuño et al., 2009; Unikel et al., 2006).

Otros estudios sobre factores de riesgo, pero ahora de los TCA, señalan que se asocian con: obesidad o sobrepeso (Behar, Alviña, Medinelli y Tapia, 2007), acontecimientos estresantes, características del ambiente familiar (e.g., estilo de crianza, relación madre-hija), grupo de amigos (León, Castillo, Ceballos, Cobo y Gallo, 2005), influencias socioculturales en cuanto a los ideales estéticos corporales (Toro, 2014), práctica de algunas disciplinas profesionales o deportivas (Cruz, Ávila, Velázquez y Estrella, 2013), nivel socioeconómico (NSE) medio o alto (León, Castillo, Llamas, Fuentes y Fernández 2005), pertenencia a sociedades occidentales y/o desarrolladas (Shushtarian y Maldona, 2005), rasgos de personalidad (Galicia y Aldana, 2005; Guerro y Barjau, 2003), y críticas familiares acerca del peso corporal (Piñeros, Molano y López, 2010).

A partir de dichos referentes, el objetivo de esta investigación consistió en identificar las variables psicosociales (apoyo familiar y de amigos, ajuste escolar, victimización, ideación suicida, estrés académico, INC y depresión) y sociodemográficas (edad, sexo, horas de sueño y uso de redes sociales e internet) predictoras de las CAR en estudiantes de bachillerato del entorno regional de Los Altos (Jalisco), en donde no se han documentado investigaciones afines a la presente. La selección de las variables se basó en los hallazgos reportados en la literatura antes referida; además de que, por sus características, resultan viables de ser evaluadas en contextos educativos, en donde -a su vez- es más propicia la implementación de estrategias de prevención.

Método

Participantes

El mustreo fue no probabilístico de tipo incidental, considerando a todos los alumnos presentes el día de la aplicación de los instrumentos. Participaron 988 estudiantes adolescentes, de entre 14 y 18 años de edad (M = 16.79, DE = 1.50), de una institución tecnológica de educación media superior de la región de Los Altos (Jalisco, México). Del total de participantes, 541 fueron mujeres (M = 16.76, DE = 1.58) y 447 hombres (M = 16.81, DE = 1.57). La distribución por carrera fue la siguiente: 495 alumnos del bachillerato tecnológico de procesos de gestión administrativa, 262 de electromecánica y 231 de enfermería. Los criterios de inclusión fueron: participación voluntaria, firma del consentimiento informado y completar el total de los instrumentos de medición.

Instrumentos

Cuestionario de datos sociodemográficos. Este instrumento (ad hoc) indaga acerca de las variables: sexo, edad, horas de sueño al día y horas dedicadas al uso de Internet o redes sociales.

Cuestionario Breve de Conductas Alimentarias de Riesgo (CBCAR; Unikel et al., 2004). Su propósito es identificar anomalías en la conducta alimentaria. Es una escala tipo Likert, con un recorrido de respuesta que va de “nunca o casi nunca” = 0 a “con mucha frecuencia” (más de dos veces a la semana) = 3; en donde a mayor puntuación, mayor presencia de CAR. Los resultados también se pueden interpretar a partir de un punto de corte de 10, que delimita al grupo de personas con riesgo de los que no lo tienen. El CBCAR cuenta con una estructura de tres factores, que son: Atracón-purga (AP), conformado por cuatro ítems; Medidas compensatorias (MC), integrado por tres reactivos; y Restricción, que incluye los tres ítems restantes. Este cuestionario fue desarrollado con base a los criterios diagnósticos de TCA del DSM-IV-TR (American Psychiatric Association [APA], 2002) y validado en población mexicana por Unikel et al., quienes fundamentaron que la estructura tri-factorial del CBCAR explicó 64.7% de la varianza, con consistencia interna adecuada (α = .83).

Cuestionario de la Forma Corporal (BSQ, por sus siglas en inglés; Cooper, Taylor, Cooper y Fairburn, 1987). Tiene por objetivo identificar la presencia de INC. Este instrumento está conformado por 34 preguntas tipo Likert con seis opciones de respuesta, que van de “nunca” = 1 a “siempre” = 6; en donde a mayor puntuación, mayor INC. En población mexicana, Vázquez et al. (2011) documentaron que el BSQ posee una alta consistencia interna (α = .98).

Escala de Apoyo Social Familiar y de Amigos (AFA-R; González y Landero, 2014). Su propósito es evaluar el apoyo social diferenciado entre familia y amigos. Es una escala tipo Likert con 14 ítems y cinco opciones de respuesta (“nunca” = 1 a “siempre” = 5); a mayor puntuación, mayor apoyo percibido. De acuerdo con dichos autores, en población mexicana la escala tiene una estructura bi-factorial, cada uno con siete reactivos, que explican 66% de la varianza total. Uno de los factores dirigido a medir el Apoyo de la familia y, el segundo, el Apoyo de los amigos. El AFA-R cuenta con adecuada consistencia interna (α = .83).

Escala de Ajuste Escolar (EAE-10; Moral, Sánchez y Villareal, 2010). Es un instrumento multidimensional que permite evaluar el grado en que el adolescente está integrado a su medio escolar, considerando además su rendimiento escolar y sus expectativas académicas. Es una escala tipo Likert, con un recorrido de respuesta de 1 a 6 (que van de “completamente en desacuerdo” a “completamente de acuerdo”). Cuenta con tres factores que explican 59% de la varianza total, siendo: Bajo rendimiento escolar, integrado por tres ítems; Interés por asistir a la universidad, conformado por dos reactivos; y Problemas de ajuste a la escuela, con cinco ítems. Además, la EAE ha mostrado poseer adecuada consistencia interna: α = .81 (Moral et al., 2010) y α = .82 (Villarreal, Sánchez y Musitu, 2013).

Escala de Victimización en la Escuela (EVE;Cava, Musitu y Murguis, 2007). Basada en la Escala Multidimensional de Victimización de Mynard y Joseph (2000) y en el Cuestionario de Experiencias Sociales de Crick y Grotpeter (1996), la EVE evalúa distintos tipos de acoso escolar. Esta escala consta de 20 ítems que describen situaciones de victimización −directa e indirecta− entre estudiantes, bajo un formato de respuesta tipo Likert de cuatro puntos (1 = “nunca”, 4 = “muchas veces”), de modo que a mayor puntaje, mayor victimización. De acuerdo con Cava et al., cuenta con una estructura tri-factorial, siendo: Victimización relacional (10 reactivos), Victimización física (cuatro reactivos) y Victimización verbal (seis reactivos), que explicaron 62% de la varianza, con coeficientes α entre .75 y .91.

Inventario de Depresión de Beck (BDI;Beck y Steer, 1984). Éste es un autoinforme que evalúa síntomas depresivos en la semana previa a la aplicación. Cuenta con 21 ítems con cuatro opciones de respuesta, que se puntúan desde 0 hasta 3, representado esta última la severidad máxima. Este inventario fue estandarizado por Jurado et al. (1998) para población mexicana y, específicamente en adolescentes, Beltrán, Freyre y Hernández-Guzmán (2012) corroboraron que el BDI posee una consistencia interna excelente (α = .92).

Escala de Ideación Suicida de Beck (Beck, Kovacs y Weissman, 1979). Esta escala fue diseñada para evaluar los pensamientos suicidas y su intensidad, además permite conocer si anteriormente el sujeto ha presentado intentos de suicidio. Consta de 20 ítems que se valoran en una escala de 0 a 2 puntos. En su versión original reportó una varianza explicada del 56%. En población mexicana ha sido utilizada, mostrando altos niveles de consistencia interna: α = .84 (Córdova, Rosales, Caballero y Rosales, 2007).

Inventario de Estrés Académico (IEA; Hernández, Polo y Pozo, 1996). Su objetivo es evaluar las situaciones académicas que generan estrés y sus síntomas. Bajo un diseño tipo Likert, consta de 23 ítems que se califican desde 1 (“nunca”) hasta 5 (“siempre”). Este instrumento está conformado por dos dimensiones que explican 41.4% de la varianza: la primera cuenta con 11 reactivos que evalúan las situaciones a las que se expone el alumno y que le generan estrés; y la segunda por 12 ítems que evalúan los síntomas de estrés (Herrera, Rodríguez y Valverde, 2010). De acuerdo con Caldera y Plascencia (2016), el EIA posee una consistencia interna adecuada (α = .88).

Procedimiento

Inicialmente el equipo de investigación sostuvo una entrevista con las autoridades de la institución educativa, para la presentación y la autorización del proyecto. Una vez autorizado, se convocó a una reunión informativa y de capacitación con los profesores de la institución, quienes serían los responsables de aplicar la batería de evaluación. Posteriormente, la invitación a los alumnos participantes se les hizo de forma verbal, en sus salones de clase y, dada la extensión de la batería, su aplicación se llevó a cabo en dos sesiones. En la primera fueron recabados los datos sociodemográficos, y en la segunda fueron aplicados los instrumentos antes referidos. Durante todo el levantamiento de datos, el equipo de investigación estuvo cercano a los profesores para supervisar la labor y resolver las factibles dudas.

Consideraciones éticas

Mediante un consentimiento informado dirigido a alumnos y padres de familia de aquellos estudiantes menores de edad, el equipo investigador aclaró que la participación de los jóvenes era voluntaria y se comprometió a no divulgar los datos de manera individual, sino globalmente, y solo con propósitos académicos y científicos. Asimismo, durante la aplicación de la batería de evaluación se explicó a los estudiantes, profesores y directivos de la institución educativa que el objetivo de la investigación era detectar la existencia de CAR en los alumnos del plantel. Finalmente, con la intención de que la institución pudiera dar seguimiento a los casos identificados con alto riesgo, los investigadores se comprometieron a entregar los resultados al personal responsable del área psicopedagógica de la dependencia educativa.

Análisis de datos

Fue calculada la ocurrencia de CAR, las medias y las desviaciones estándar de todas las variables numéricas, así como los coeficientes de correlación de Pearson entre las mismas. Debido a la ausencia de normalidad en la distribución de la variable CAR y sus respectivos factores (AP, MC y Restricción), para la comparación por sexo se empleó la prueba U de Mann-Whitney. Finalmente, con el propósito de identificar las variables predictivas de las CAR, se realizaron tres análisis de regresión lineal múltiple (ARLM). Todos los análisis estadísticos fueron realizados con el programa SPSS v. 22.

Resultados

La ocurrencia de CAR en la población estudiada fue 7.3%, con una frecuencia absoluta de 72 casos. Además se encontraron correlaciones significativas de los tres factores del CBCAR con distintas variables examinadas (Tabla 1). AP correlacionó positivamente con: edad, victimización (relacional, física y verbal), ideación suicida, exposición a situaciones generadoras de estrés, respuestas de estrés, INC y depresión; y negativamente con: horas de sueño al día, apoyo familiar, rendimiento escolar y ajuste escolar. MC se asoció positivamente con: edad, ideación suicida, respuestas de estrés, INC y depresión; y, negativamente, solo con apoyo familiar. Por su parte, la Restricción se relacionó negativamente con horas de sueño al día y apoyo familiar, y positivamente con: horas destinadas al uso de Internet o redes sociales, interés por asistir a la universidad, victimización (los tres tipos), ideación, exposición a situaciones generadoras de estrés, respuestas de estrés, INC y depresión.

Tabla 1 Estadísticos descriptivos y coeficientes de correlación (r de Pearson) entre conductas alimentarias de riesgo y factibles variables predictoras. 

Variables M DE Atracón-purga Compensatorias Restricción
Edad 16.78 1.58 .09** .07* .02
Horas de sueño al día 7.55 1.31 -.11** -.02 -.09**
Horas en internet o redes sociales 3.63 2.62 .03 .01 .11**
Apoyo familiar 26.75 6.82 -.21** -.09** -.13**
Apoyo amigos 24.95 5.98 -.06 .03 .03
Rendimiento escolar 12.91 2.57 -.10** -.01 -.02
Interés por asistir a la universidad 10.48 2.10 -.01 .03 .08*
Problemas de ajuste a la escuela 25.47 4.44 -.19** -.03 -.06
Victimización relacional 13.58 4.39 .22** .06 .14**
Victimización física 4.65 1.27 .16** .05 .07*
Victimización verbal 8.55 2.80 .27** .04 .11**
Ideación suicida 2.63 5.76 .26** .21** .13**
Situaciones generadoras de estrés 30.81 8.07 .23** .06 .17**
Respuestas de estrés 25.18 8.54 .38** .18** .29**
Insatisfacción corporal 60.71 35.10 .51** .38** .74**
Depresión 6.75 7.37 .39** .20** .27**

* p < .05, ** p < .01

Dado que la introducción de este estudio alude a que las CAR tienen mayor prevalencia entre las mujeres, se realizó un análisis comparativo por sexo. La prueba U de Mann-Whitney (contraste bilateral) arrojó diferencias significativas, confirmando que la mujeres registraron mayores puntuaciones en los cuatro indicadores examinados (Tabla 2).

Tabla 2 Comparación por sexo en cuanto a las conductas alimentarias de riesgo. 

Conductas alimentarias de riesgo Mujeres (n = 541) Hombres (n = 447 ) Z p
M DE M DE
Puntuación total 4.04 3.98 3.24 3.00 -2.32 .02
Atracón-purga 1.41 1.48 1.36 1.72 -2.02 .04
Medidas compensatorias 1.07 0.86 0.89 0.30 -2.03 .04
Restricción 2.49 2.40 1.78 2.60 -4.95 .0001

Posteriormente se realizó un ARLM por cada uno de los tres factores que componen las CAR. La estimación fue realizada con el método por pasos, utilizando como criterio para el ingreso de las variables un valor p significativo (≤ .05). Además fueron evaluados los supuestos siguientes: distribución normal del residuo (error), media de los residuales = 0, homocedasticidad de varianza de los residuales, no autocorrelación de los residuos (con base al estadístico de Durbin-Watson), y no existencia de multicolinealidad (considerando índices de condición < 15). Cabe señalar que aunque el ARLM exige que las variables predictoras sean de carácter numérico, es posible incluir variables categóricas cuando éstas se transforman en “variables ficticias” odummy, recurso que fue usado para incluir la variable sexo en los tres análisis.

El primer ARLM (Tabla 3), con AP como variable dependiente, arrojó en su último paso un valor de R2 = .35, compuesto por las variables predictoras siguientes: INC, victimización verbal, respuestas al estrés, sexo femenino, depresión y victimización relacional. Para MC, el ARLM arrojó un valor final de R2 = .15, considerando únicamente las variables INC e ideación suicida. Finalmente el tercer análisis, para la predicción de Restricción, derivó en una R2 = .54, a partir de una única variable: INC.

Tabla 3 Análisis de regresión lineal múltiple para las conductas alimentarias de riesgo. 

Variables predictoras β R2 R2 Ajustada F
Atracón-purga .36 .35 90.45*
Insatisfacción corporal .42*
Victimización verbal .20*
Respuestas de estrés .17*
Sexo (femenino) .17*
Depresión .10*
Victimización relacional -.11*
Medidas compensatorias .16 .16
Insatisfacción corporal .35* 92.86*
Ideación suicida .11*
Restricción .55 .55 1194.5*
Insatisfacción corporal .74*

* p < .001

Discusión

Esta investigación derivó 7.3% de ocurrencia de CAR, porcentaje similar a los obtenidos en estudios previos realizados con estudiantes mexicanos de educación media (14-18 años de edad): 1.3-9.7% (Unikel et al., 2006; Unikel et al., 2010). Este resultado vislumbra un escenario preocupante, una vez que las CAR parecen afectar a cada vez una mayor proporción de jóvenes (Nuño et al., 2009; Unikel et al., 2006; Unikel et al., 2010). Y tal situación se torna aún más compleja, si se considera que en esta etapa del desarrollo, la adolescencia, la persona es particularmente susceptible a la presencia de crisis emocionales o psicológicas (Martos, Pozo y Argente, 2014; Papalia, Feldman y Martorell, 2012).

Respecto a los análisis correlacionales, es importante destacar que distintas variables que mostraron correlacionarse con los factores de CAR ya habían sido reportadas en investigaciones previas, como son: la victimización (también conceptualizada como bu llying), la ideación suicida, la depresión, el pasar demasiado tiempo en Internet o redes sociales, los conflictos en el núcleo familiar y el estrés (Acosta et al., 2005; Altamirano et al., 2011; Nuño et al., 2009; Saucedo y Unikel, 2010; Unikel et al., 2006; Unikel et al., 2015). Sin embargo, el presente estudio permitió establecer otras correlaciones que han sido poco advertidas, como son: las horas de sueño al día u otros aspectos específicos al ámbito escolar (e.g., rendimiento académico, expectativa de estudiar una carrera universitaria). Cabe señalar que, respecto a estas dos últimas variables, es necesario realizar más estudios que permitan confirmar su relación con las CAR, ya que de ser así, se pudiera abrir una nueva vertiente de investigación, vinculando a las CAR con diferentes aspectos de la vida académica de los estudiantes. A manera de hipótesis, y a falta de mayor investigación al respecto, dichos hallazgos se podrían explicar a partir de que los estudiantes que aspiran a mayores logros académicos se encuentran más expuestos al estrés que demanda el cumplir eficazmente con dichas aspiraciones.

Con relación al análisis comparativo de las CAR por sexo, conviene referir las diferencias significativas encontradas, ya que fueron las mujeres quienes registraron las mayores puntuaciones en las medidas de CAR, hecho multicitado en un buen número de investigaciones previas (Nuño et al., 2009; Saucedo y Unikel, 2010; Unikel et al., 2002; Unikel et al., 2006; Unikel et al., 2015). Sin embargo, caber consignar que debido a que en el presente estudio las diferencias por sexo, en el caso de AP y MC, fueron apenas marginales, se puede plantear la hipótesis de que los varones son cada vez más susceptibles a presentar este tipo de alteraciones.

En cuanto al objetivo central de esta investigación, que consistió en identificar las variables psicosociales y demográficas capaces de predecir las CAR en estudiantes de bachillerato, vale la pena referir que los resultados obtenidos confirman la relevancia de la INC (Aceves, García y González, 2011; Altamirano et al., 2011; Berengüí, Castejón y Torregrosa, 2016; Guadarrama, Carrillo, Márquez, Hernández y Veytia, 2014), ya que tal dimensión psicológica formó parte de los tres análisis predictivos realizados.

Específicamente el análisis formulado para la predicción de las conductas de AP se compuso de seis variables: INC, victimización verbal, respuestas del individuo al estrés, sexo femenino, depresión y victimización relacional. Este análisis hace visible el peso de factores relacionales y anímicos en la etiología de las CAR, mismas que luego pueden desencadenar en trastornos más graves, como la bulimia nerviosa. Las causas que pueden esgrimirse son la mayor susceptibilidad emocional que en general tienen los adolescentes ante la presencia de los múltiples cambios experimentados (físicos y psicológicos) y su tendencia a buscar mayor aceptación social (Fernández, González, Contreras y Cuevas, 2015; Guadarrama et al., 2014). Tal situación se magnifica en las mujeres, lo que se explica en razón de lo referido por Trejo, Mollinedo, Araujo, Valdez y Sánchez (2016), en el sentido de que la cultura de la forma corporal, en términos de esbeltez, presiona en mayor medida a las mujeres que a los varones.

Un segundo análisis, formulado para la predicción de las conductas compensatorias, se conformó por las variables INC, lo cual confirma un rasgo típico de las personas con TCA (Aceves et al, 2011; Altamirano et al., 2011; APA, 2002; Guadarrama et al., 2014), e ideación suicida, la cual denota el grado de deterioro emocional que puede conllevar este tipo de conductas (Nuño et al., 2009; Pianowski, Sousa y Nunes, 2015; Unikel et al., 2015). La aparición de esta última condición pone de manifiesto que el ideal de delgadez tiene una especial influencia negativa en las personas jóvenes, quienes se encuentran en pleno proceso de construcción de su identidad. Sin embargo, el relativamente bajo porcentaje de predicción (15%) del presente análisis, permite suponer que existen otras condiciones que influyen en la presencia de dichas conductas alimentarias.

Finalmente, el análisis formulado para predecir las conductas restrictivas se integró únicamente por la variable INC. En tal sentido, se puede decir que el alto nivel de predicción obtenido (54%) muestra con claridad cómo el malestar extremo respecto a la propia imagen corporal incita a la aparición de conductas restrictivas en materia de alimentación y, como han advertido diversos investigadores, en casos graves, tales comportamientos pueden desencadenar a la anorexia nerviosa (Guerro y Barjau, 2003; Martos et al., 2014; Pascual, Etxebarria, Cruz y Echeburua, 2011; Shushtarian y Maldona, 2005). Al respecto conviene señalar la conveniencia, como medida preventiva, de estimular entre los adolescentes el uso más selectivo de los medios de comunicación social, promoviendo aquellos que no colocan su atención en la forma corporal, además de dotarles de herramientas que les puedan ayudar a resistir la presión social ante los estándares estéticos no realistas (Berengüí et al., 2016; Guadarrama et al., 2014; Marín, 2002).

En materia de limitaciones de la presente investigación, es importante señalar que los resultados obtenidos emergen de autoinformes, situación que inevitablemente implica la posibilidad de que las respuestas estén sesgadas, al ser el propio participante quien informa de sus actitudes y conductas. Otra limitación es el haber considerado a todas las variables medidas como factibles predictoras de CAR, ya que podrían también ser consecuencia de estas conductas. En este sentido, se propone la realización de investigaciones que incluyan análisis a través de modelos de ecuaciones estructurales, y de esta manera poder determinar más específicamente el papel de las variables examinadas. Además de la necesidad de confirmar la importancia de las variables predictoras aquí identificadas, se sugiere que investigaciones posteriores incluyan otras variables individuales (e.g., autoestima, autoconcepto, personalidad) que pudieran fortalecer la predicción de las CAR. Asimismo, convendría utilizar otras estrategias de investigación (e.g., diseños longitudinales, enfoques cualitativos), con el fin de ampliar la explicación y comprensión de las CAR en los estudiantes de bachillerato.

Los hallazgos de este estudio pueden ser útiles para la caracterización e identificación de aquellas personas que presentan CAR y que, por tanto, son susceptibles a desarrollar patologías alimentarias. Además, la identificación precisa de los factores predictivos, y en especial de aquellos que más influyen en las CAR, puede ser útil para la formulación y la implementación de programas focalizados en las poblaciones de más alto riesgo, además de abonar en la teorización de modelos explicativos de patologías tan severas como son los TCA.

Referencias

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Título corto: Risk eating behaviors in high school students

Conflicto de intereses: Los autores declaran no tener conflicto de intereses.

Recibido: 05 de Octubre de 2017; Revisado: 22 de Noviembre de 2017; Aprobado: 04 de Julio de 2018

*Autor de correspondencia: jfcaldera@cualtos.udg.mx (J. F. Caldera)

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