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INTRODUCCIÓN
En la actualidad, el uso diario de internet está creciendo exponencialmente en todo el mundo. Con ello, se ha observado que su uso, aunado a los múltiples beneficios, trae consigo problemáticas similares a una adicción, por lo cual se ha acuñado el término de adicción a internet (AI)1. La AI puede definirse ampliamente como preocupación desadaptativa y uso excesivo e impulsivo de internet, que causa angustia significativa y deficiencias en el funcionamiento diario2.
La primera persona en establecer criterios diagnósticos para la AI fue el psiquiatra Iván Goldberg (1995) basados en los criterios del abuso de sustancias3. Posteriormente, en 1996, la doctora Kimberly Young, basada en los criterios de juego patológico, propuso un cuestionario de siete preguntas en el que al responder afirmativamente a tres o más de estas, se considera AI, siempre que no exista un trastorno mental4.
Ha sido un debate importante determinar a cuánto tiempo se considera una adicción. Según Young et al., las personas con adicción regularmente muestran un exceso en el uso de internet pasando en promedio desde cuatro hasta 12 horas diarias, con sesiones que podrían durar hasta 20 horas consecutivas5.
Estudios realizados en jóvenes registran un consumo problemático de internet que va desde un 12 hasta un 30%6,7. Uno de los mayores problemas relacionados a la AI en adolescentes es la gran cantidad de tiempo, pues cerca del 10% pasan más de 25 horas a la semana en juegos electrónicos y ordenadores, lo cual repercute en una pérdida del interés por otras actividades8-10. Enfatizando el deterioro potencial en áreas claves del desarrollo psicosocial como la empatía, el distanciamiento afectivo, el desentrenamiento en habilidades sociales, la pérdida de la capacidad de escucha, así como la disminución en las habilidades de comunicación no verbal8.
De igual manera, se ha encontrado que aquellos que presentan un mayor tiempo de uso de internet muestran mayor tendencia a la introversión, pensamiento pesimista y dificultades en la resolución de problemas11. Otros aspectos negativos relacionados con la AI son la ruptura con las actividades vinculadas a la vida diaria, desajuste emocional, sustracción de horas de sueño nocturno, así como pérdida de la noción del tiempo12.
Si bien se ha estudiado ampliamente la AI en la población adolescente y se han descrito sus efectos negativos, sigue siendo necesario reportar perfiles demográficos en el personal de salud, ya que con la creciente adopción de historias clínicas electrónicas, telemedicina, capacitaciones, medio de comunicación laboral y otros recursos en línea, los trabajadores de la salud (TS) se han visto expuestos constantemente a internet y este se ha adoptado como un componente importante de la atención médica moderna13.
El personal de salud se encuentra dentro de un nicho bastante particular, pues actualmente, debido a la pandemia de enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19), la atención médica depende en gran medida del uso de registros médicos electrónicos y telemedicina13. Previos estudios han señalado que en los últimos años la AI se asocia con una mayor carga de síntomas mentales y fatiga de los TS11. Esto, aunado a que durante la pandemia de COVID-19 se ha incrementado la incidencia de enfermedades mentales en el personal de salud, coloca a esta población en una situación especialmente vulnerable6,14. Asimismo, existen estudios que demuestran que los profesionales de la salud tienen un mayor riesgo de problemas de salud mental en comparación con la población general, incluyendo un riesgo elevado de suicidio, una mayor prevalencia de síntomas y trastornos depresivos, y abuso de sustancias13.
El consumo problemático de internet es un constructo complejo, insuficientemente investigado a nivel internacional, por lo que el reconocimiento oportuno y manejo apropiado de la AI en los TS puede ser importante para optimizar su desempeño laboral y disminuir el riesgo de otros resultados adversos de salud mental7.
Los reportes sobre la AI en nuestro país son escasos, al igual que el conocimiento y conciencia del tema. Por lo cual, el objetivo de nuestro estudio fue determinar la proporción de la AI en el personal de salud en una clínica de primer nivel de atención y compararla con un grupo de no trabajadores de la salud (NTS), así como describir el perfil demográfico de estas poblaciones.
MATERIAL Y MÉTODOS
Descripción general del estudio
En este estudio observacional, transversal, comparativo, tipo encuesta se incluyeron, por medio de un muestreo por conveniencia, a los TS de una clínica perteneciente al Instituto Mexicano del Seguro Social; médicos, enfermeras, psicólogos, nutriólogos y trabajadores sociales que se encontraran activos durante el tiempo de reclutamiento, así como NTS que acudían a valoración como pacientes o acompañantes y que fueran laboralmente activos en trabajos no relacionados al sector salud; el periodo comprendió de agosto de 2020 a abril de 2021.
Instrumento de evaluación
El instrumento de evaluación utilizado fue la traducción del Internet Addiction Test (IAT) o test de Kimberly Young2 de Puerta-Cortés et al. en el 20135, el cual es una herramienta de evaluación para la medición del uso adictivo de internet. Consta de una serie de 20 preguntas con respuestas tipo Likert, que el sujeto debe puntuar de 0 a 5 (0 = nunca/no aplica, 1 = casi nunca, 2 = ocasionalmente, 3 = frecuentemente, 4 = a menudo, 5 = siempre).
Aunque varios autores han utilizado diferentes puntos de corte para el diagnóstico de AI, todavía no se ha validado ningún punto de corte clínico o empírico para la IAT. Sin embargo, Kimberly Young sugirió dos criterios de puntos de corte diferentes15, y la última clasificación de 2011 señala que un puntaje de:
–. 0-30 = usuario normal.
–. 31-49 = uso leve. Sugiere cierto control sobre el uso de internet, aunque los tiempos de exposición pueden ser largos. Usuario promedio. Puede a veces excederse en los tiempos, pero tiene control sobre ello.
–. 50-79 = uso moderado. Problemas de ocasionales a frecuentes debido al uso de internet. Se aconseja evaluar el impacto de su uso en la vida diaria.
–. 80-100 = adicto severo. El uso de internet causa problemas significativos en la vida del sujeto. Se requiere abordar directamente la problemática en cuestión.
Dentro de nuestro estudio se consideró como ciberadiccióna aquellos participantes con 50 o más puntos en la escala, pues es a partir de donde pueden existir problemas con el uso de internet, como el abandono de actividades diarias o interacción social. El instrumento fue aplicado de forma consecutiva en las instalaciones de la clínica, y la información fue agrupada en hojas de cálculo para su posterior análisis. Ninguna encuesta fue eliminada, ya que se encontraban llenadas de manera adecuada.
Cálculo de tamaño de muestra
Se utilizó una fórmula para comparación de proporciones entre dos grupos con un nivel de confianza del 95% y una potencia del 80% esperando una diferencia de proporciones de al menos un 20% en la presencia de AI, requiriendo un mínimo de participantes por grupo de 95.
Análisis estadístico
Los análisis estadísticos se realizaron utilizando SPSS versión 20.0 (IBM Corp., Armonk, NY). Las variables numéricas se expresaron con medidas de tendencia central y dispersión como media y desviación estándar o mediana e intervalo intercuartílico, previa comprobación de su distribución con la prueba de Kolmogorov-Smirnov. La comparación de estas fue a través de la prueba t de Student para muestras independientes. Las variables categóricas se compararon entre los tipos de actividad laboral mediante la prueba de Chi cuadrada de Pearson y la prueba exacta de Fisher para las tablas de 2x2 al comparar presencia de ciberadicción entre el tipo de trabajo. Un modelo de regresión logística fue realizado con el objetivo de calcular el riesgo que representa el tipo de trabajo con padecer ciberadicción, controlando con variables como sexo, estado civil y escolaridad. Un valor de p < 0.05 se consideró estadísticamente significativo.
Consideraciones éticas
El protocolo fue previamente aceptado por el comité de ética de la institución (número de registro institucional R-2020-1909-081), y todos los encuestados recibieron información del estudio, así como un consentimiento informado escrito, el cual fue aceptado y firmado previo a la aplicación de la encuesta.
RESULTADOS
Población de estudio
Un total de 190 participantes fueron incluidos, 95 pertenecientes y 95 no pertenecientes al grupo de TS. La edad promedio fue de 35.5 ± 8.5 y de 35.7 ± 8.5 (p = 0.85) entre TS y NTS, respectivamente. Las personas de sexo femenino representaron el 74 y el 57.4% (p = 0.01) entre TS y NTS, respectivamente. El estado civil más común fue soltero con un 42.1% en ambos grupos (p = 0.99); la escolaridad más común fue licenciatura con un 52.6 y 55.8% (p ≤ 0.001) (Tabla 1).
Tabla 1. Características sociodemográficas y comparabilidad entre grupos
| Características sociodemográficas | Total n = 190 | Trabajadores de la salud n = 95 | No trabajadores de la salud n = 95 | p | |
|---|---|---|---|---|---|
| Media ± DE | Media ± DE | Media ± DE | 0.85 | ||
| Edad | 35.58 ± 8.5 | 35.5 ± 8.5 | 35.7 ± 8.5 | ||
| n (%) | n (%) | n (%) | |||
| Sexo | Femenino | 125 (65.8) | 71 (74) | 54 (57.4) | 0.01 |
| Masculino | 65 (34.2) | 24 (25) | 41 (43) | ||
| Estado civil | Soltero | 80 (42.1) | 40 (42.1) | 40 (42.1) | 0.99 |
| Casado | 75 (39.5) | 38 (40) | 37 (39) | ||
| Divorciado | 23 (12.1) | 11 (11.5) | 12 (12.8) | ||
| Unión libre | 8 (4.2) | 4 (4.2) | 4 (4.2) | ||
| Viudo | 4 (2.1) | 2 (2.1) | 2 (2.1) | ||
| Escolaridad | Licenciatura | 103 (54.2) | 50 (52.6) | 53 (55.8) | < 0.001 |
| Posgrado | 29 (15.3) | 23 (24.2) | 6 (6.3) | ||
| Carrera técnica | 10 (5.3) | 10 (10.5) | 0 (0) | ||
| Preparatoria | 35 (18.4) | 9 (9.5) | 26 (27.4) | ||
| Secundaria | 13 (6.8) | 3 (3.2) | 10 (10.5) | ||
DE: desviación estándar.
Proporción de ciberadicción
Considerando el punto de corte de ≥ 50 puntos en el IAT, se encontró una proporción de ciberadicción del 6.8% en la población estudiada. El grupo de TS mostró un 2.1% y el grupo de NTS de 11.6% (p = 0.01) (Tabla 2).
Tabla 2. Proporciones de ciberadicción*
| Total n = 190 | Trabajadores de la salud n = 95 | No trabajadores de la salud n = 95 | p | OR (IC 95%) | |
|---|---|---|---|---|---|
| Ciberadicción, n (%) | 13 (6.8) | 2 (2.1) | 11 (11.6) | 0.01 | 0.16 (0.03-0.76) |
*Valor de p obtenido por test exacto de Fisher para tablas de 2 x 2.
OR: razón de momios; IC 95%: intervalo de confianza del 95%.
Uso diario de internet
Respecto a la frecuencia de uso diario de internet, se observa que la mayoría de los encuestados (138 [72.6%]) tuvieron un uso de más de cinco horas, de los cuales 67 (48.6%) y 71 (51.4%) pertenecían a TS y NTS, respectivamente (p = 0.62). En cuanto a la presencia de ciberadicción, 12 (92.3%) de los 13 participantes con puntuación mayor a 50 en el IAT y 126 (71.1%) de los 177 participantes sin ciberadicción pasaban más de cinco horas diarias utilizando internet (p = 0.11) (Tabla 3).
Tabla 3. Horas de uso de internet por tipo de trabajo y ciberadicción
| Total, n (%) n = 190 | ≤ 5 horas, n (%) n = 52 | > 5 horas, n (%) n = 138 | p* | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Trabajadores | Sector salud | 95 (50) | 28 (53.8) | 67 (48.6) | 0.62 |
| No sector salud | 95 (50) | 24 (46.2) | 71 (51.4) | ||
| Ciberadicción | Presente | 95 (50) | 1 (1.9) | 12 (8.7) | 0.11 |
| Ausente | 95 (50) | 51 (98.1) | 126 (91.3) | ||
*Valor de p obtenido por test exacto de Fisher para tablas de 2 x 2.
En cuanto ale stado civil y presencia de ciberadicción, ser casado (53.8%) y ser soltero (42.9%) fueron los estados civiles más frecuentes en los participantes con y sin ciberadicción, respectivamente (p = 0.72) (Tabla 4).
Tabla 4. Estado civil en participantes con y sin ciberadicción
| Estado civil | Total, n (%) n = 190 | Ciberadicción, n (%) n = 13 | Sin ciberadicción, n (%) n = 177 | p |
|---|---|---|---|---|
| Soltero | 80 (42.1) | 4 (30.8) | 76 (42.9) | 0.72 |
| Casado | 75 (39.5) | 7 (53.8) | 68 (38.4) | |
| Unión libre | 23 (12.1) | 1 (7.7) | 22 (12.4) | |
| Divorciado | 8 (4.2) | 1 (7.7) | 7 (4) | |
| Viudo | 4 (2.1) | 0 (0) | 4 (2.3) |
*Valor de p, obtenido por c2 de Pearson.
Regresión logística con control de variables
Dentro de la regresión logística, controlando con las variables de estado civil y escolaridad, resultaron como factores protectores el ser mujer (razón de momios [OR]: 0.08; IC 95%: 0.016-0.40) y el ser TS (OR: 0.12; IC 95%: 0.02-0.71) para padecer ciberadicción (Tabla 5).
Tabla 5. Regresión logística con control de variables
| Coeficiente | Error típico | Significación | OR ajustada | IC 95% | |
|---|---|---|---|---|---|
| Sexo (femenino vs. masculino) | –2.509 | 0.820 | 0.002 | 0.081 | 0.016-0.406 |
| Grupo (TS vs. NTS) | –2.118 | 0.906 | 0.019 | 0.120 | 0.020-0.710 |
| Edad | 0.041 | 0.048 | 0.388 | 1.042 | 0.949-1.145 |
| Soltero | 0.818 | ||||
| Casado | –0.740 | 0.809 | 0.360 | 0.477 | 0.098-2.329 |
| Unión libre | 0.437 | 1.245 | 0.726 | 1.548 | 0.135-17.780 |
| Divorciado | –0.872 | 1.432 | 0.543 | 0.418 | 0.025-6.922 |
| Viudo | 18.545 | 16,861.352 | 0.999 | 1.13E+08 | 0.00 |
| Secundaria | 0.687 | ||||
| Posgrado | –19.937 | 10,038.240 | 0.998 | 0.000 | 0.00 |
| Licenciatura | –19.455 | 10,038.240 | 0.998 | 0.000 | 0.00 |
| Técnica | –2.727 | 15,344.045 | 1.000 | 0.065 | 0.00 |
| Preparatoria | –18.261 | 10,038.240 | 0.999 | 0.000 | 0.00 |
| Constante | 28.219 | 10,038.241 | 0.998 | 1.80E+12 |
OR: razón de momios; IC 95%: intervalo de confianza del 95%; TS: trabajador en el área de la salud; NTS: no trabajador en el área de la salud.
DISCUSIÓN
Hallazgos principales
En el presente estudio, con una muestra de 190 adultos trabajadores, en la cual la mitad tenían un trabajo relacionado al sector salud y la otra mitad era ajeno a este, se encontró que una décima parte presenta problemas con el uso de internet (ciberadicción). El grupo de TS mostró una proporción menor de ciberadicción respecto al grupo de NTS, lo que se comportó como un factor protector el ser TS para padecer ciberadicción. En general, más de dos tercios de la muestra estudiada presentó un uso de internet mayor a cinco horas diarias, y de los 13 participantes con ciberadicción solo uno reportó menos de cinco horas de uso diario de internet.
Comparación con estudios previos e implicación clínica
Se ha reportado que existen niveles de AI entre los médicos, así como personal de enfermería y otros empleados sanitarios similares a los nuestros, con una prevalencia del 1.4%16. En 2020 se realizó una revisión sistemática y metaanálisis sobre la prevalencia de AI en los profesionales de la salud, reportando una tasa de prevalencia combinada de la AI del 9.7%, un valor considerablemente alto en comparación con el de nuestra población. Sin embargo, es importante señalar que las poblaciones utilizadas en el estudio no fueron homogéneas y no representan al TS promedio, pues dentro de las nueve poblaciones estudiadas se encontraban grupos como médicos militares y estudiantes13.
En cuanto a poblaciones de NTS, específicamente en estudiantes, se ha reportado que alrededor del 90% de estos posee un consumo de internet y redes sociales sin provocar un perjuicio sobre su persona. Sin embargo, el 10.9% realiza un consumo perjudicial o con problemas para la integridad del individuo. El tiempo promedio de consumo de internet y redes sociales en dicha muestra fue de 2.7 horas8. Dentro de nuestra población de NTS se encontró una proporción comparable de AI, del 11.7%. Sin embargo, más del 70% de nuestra muestra en NTS utilizaba más de cinco horas el internet, esto nos da pauta a pensar que la cantidad de horas gastadas en el uso de internet debiese formar parte en la consideración de la AI.
Respecto a las características sociodemográficas, un estudio sugiere que el matrimonio y la paternidad puede ser un factor protector para la AI en los TS, debido a que dicho estudio demostró que las personas casadas tienen menos riesgo de AI en comparación con las personas solteras y sin hijos. Los autores lo atribuyen a que las parejas casadas y con hijos tienen un mayor intercambio emocional, pueden discutir y resolver problemas juntos y experimentar menos soledad16. En nuestro estudio, dicha aseveración no se encontró, ya que al analizar esta situación no se demostró que jugase un rol como factor protector o de riesgo.
La AI recae en una situación bastante particular, pues al ser una problemática poco estudiada, relativamente reciente y constantemente cambiante debido a la aparición de múltiples servicios de la red, la terminología entre AI y «uso problemático de internet» es utilizada de manera arbitraria entre los autores, lo cual genera confusión en el tema. Lo anterior puede atribuirse a que la AI no se encuentra catalogada como adicción en el Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition (DSM-5) de la American Psichiatric Association 2014, lo cual conlleva, como se mencionó previamente, a que haya quien no entienda que existe una adicción propiamente dicha, mientras exista quien hable de un uso problemático de internet en un mismo caso. Es necesario utilizar por separado ambos términos previamente mencionados para llegar a un consenso universal y evitar malinterpretación de información12.
La mayoría de los estudios en poblaciones de jóvenes y adultos reportan que las conductas desadaptativas de consumo de internet pueden encubrir otras adicciones, alteraciones psicopatógenas o síntomas de alteraciones psiquiátricas8.
En nuestro estudio, la baja proporción de participantes con AI en el grupo de TS nos sugiere que el pertenecer a un trabajo relacionado al área de la salud funge como factor protector para padecer AI. Estos hallazgos podrían explicarse debido a la gran carga de trabajo y aumento de las responsabilidades clínicas. Sin embargo, es importante considerar que el uso de las tecnologías e internet en este sector puede verse normalizado por el hecho de que estos recursos han sido ampliamente utilizados por mucho tiempo. Es relevante hacer mención de que la normalización del uso de internet en los distintos dispositivos puede hacer creer a la población que no se hace un uso inadecuado de internet, sin embargo, el invertir más de cinco horas al uso de internet puede caer en esta categoría.
Por ende, el reconocimiento y la prevención de la AI pueden desempeñar un papel clave en la mejora de la salud mental y, por lo tanto, en la mejora de la calidad de los servicios prestados en los hospitales. Si bien la capacitación y los medios de comunicación se han visto mejorados considerablemente con el incremento en la tecnología, también la carga laboral y pérdida en el tiempo personal se han visto afectadas considerablemente, lo que debería de considerarse y prever un problema a futuro.
En consecuencia, más estudios deberían evaluar la prevalencia de la AI, sus factores de riesgo y los efectos de esta para poder realizar intervenciones apropiadas, tanto a nivel individual como organizacional.
LIMITACIONES Y FORTALEZAS
Una de las limitantes en el presente estudio es el uso de un instrumento autoaplicable para la identificación de ciberadicción, lo que puede asociarse a un sesgo en la respuesta, sin embargo, aunque en ambos grupos se empleó el mismo instrumento, creemos que el personal de salud se siente más obligado a contestar con menos honestidad las preguntas que ellos mismos consideren incorrectas, ya que trabajan en la unidad evaluadora. Sin embargo, una de las limitantes que siempre se tiene al utilizar un instrumento de evaluación autoaplicable, como en el presente estudio, es la subjetividad en la respuesta y el sesgo de respuesta. Otra limitación es el no haber evaluado la carga de trabajo en esta población, la cual podría limitar el uso de internet en el sector salud. Por lo cual creemos que una manera más objetiva de determinar el tiempo de uso de internet y su adicción sería mediante la obtención de los perfiles de uso de pantalla de celulares, tablets o computadoras, lo cual podría posteriormente correlacionarse con la escala de Young.
CONCLUSIÓN
La ciberadicción mostró ser menos frecuente en trabajadores del sector salud y en mujeres. Aunque este estudio encontró una proporción de ciberadicción relativamente baja, menor al 7%, se observó que más de dos tercios de la muestra estudiada pasan más de una quinta parte del día en internet. Esto justifica el estudio y prevención de hábitos de uso de internet tanto en TS como en NTS.
FINANCIAMIENTO
La presente investigación no ha recibido ninguna beca específica de agencias de los sectores públicos, comercial o con ánimo de lucro.
RESPONSABILIDADES ÉTICAS
Protección de personas y animales. Los autores declaran que para esta investigación no se han realizado experimentos en seres humanos ni en animales.
Confidencialidad de los datos. Los autores declaran que han seguido los protocolos de su centro de trabajo sobre la publicación de datos de pacientes.
Derecho a la privacidad y consentimiento informado. Los autores han obtenido el consentimiento informado de los pacientes y/o sujetos referidos en el artículo. Este documento obra en poder del autor de correspondencia.
