VOLUMEN 11 NÚMERO 2
PUBLICACION CUATRIMESTRAL
MAYO - AGOSTO
2022
ARTÍCULO ORIGINAL:
Adicción a teléfonos inteligentes en una muestra de
adolescentes. Estudio preliminar.
Addiction to smartphones in a sample of adolescents. Preliminary study.
AUTORES:
Bladimir Becerra Canales
Edgar Hernández Huaripaucar
Juan Mayaute Ghezzi
Cecilia Solano García
Patricia Pardo Angulo
Alejandro Reyes Uribe
Carmen Chauca
Victor Cáceres
Ana Chang Laura
Diana De la Cruz
Nilton Llantoy Mezarayme
Danilo Roman Aspilcueta
Ana Rios Ramos
Yesenia Oscco
Celina Ramos
Emily Gutierrrez
Jerry Quiroz
FACULTAD DE MEDICINA HUMANA “DANIEL ALCIDES CARRIÓN”
REVISTAS.UNICA.EDU.PE
INDEXADA EN:
DOI: https://doi.org/10.35563/rmp.v11i2.482
Becerra-Canales Bladimir
1
, Hernández-Huaripaucar Edgar
1
, Mayaute-Ghezzi Juan
1
, Solano-García Cecilia
1
, Pardo-Angulo Patricia
1
,
Reyes-Uribe Alejandro
1
, Chauca Carmen
1
, Cáceres Victor
2,a
, Chang-Laura Ana
2,a
, De la Cruz Diana
2,a
, Llantoy-Mezarayme Nilton
2,a
,
Roman-Aspilcueta Danilo
2,a
, Rios-Ramos Ana
2,a
, Oscco Yesenia
2,a
, Ramos Celina
2,a
, Gutierrrez Emily
2
, Quiroz Jerry
2
.
39
Rev méd panacea 2022 May-Ago;11(2): 39-47
Rev méd panacea 2022;11(2):38-46
ARTÍCULO ORIGINAL
1.
2.
a.
Docente de la Facultad de Odontología. Universidad Nacional
San Luis Gonzaga (UNSLG). Ica, Perú
Estudiante de la Facultad de Odontología. Universidad Nacional
San Luis Gonzaga (UNSLG). Ica, Perú
Semillero de investigación “New Stomatology Vision”.
. .
Adicción a teléfonos inteligentes en una muestra de
adolescentes. Estudio preliminar.
Addiction to smartphones in a sample of adolescents.
Preliminary study.
Este trabajo es licenciado bajo
Licencia Creative Commons
Atribución - No Comercial - 4.0
RESUMEN
Objetivo: Estimar la prevalencia y el nivel de riesgo de adicción a teléfonos inteligentes en una
muestra de adolescentes. Métodos: Estudio de tipo observacional, prospectivo y transversal,
realizado en la ciudad de Ica, Perú. Participaron 120 adolescentes mujeres de 13 a 17 años de
una Institución Educativa pública. Se recolectaron características generales y se administró la
Escala de adicción a teléfonos inteligentes de 10 preguntas. Se describieron las variables del
estudio y se aplicó Chi-cuadrado para evaluar diferencias. Resultados: De las participantes el
13,9% tienen adicción a los teléfonos celulares inteligentes y el 54,1% se encuentran en riesgo
alto de dependencia. Presentan mayor riesgo de adicción a estos dispositivos, quienes tuvieron
COVID-19, no tuvieron familiar fallecido por COVID-19, ni miedo a la COVID-19, tienen
conflictos familiares en el hogar, sentimiento de tristeza, ansiedad o depresión, sentimientos de
vergüenza, ha sufrido alguna vez de bullying, no se siente rechazada por la sociedad, no
prefiere estar en aislamiento obligatorio por la pandemia por COVID-19, no prefiere las clases
virtuales y de 16 a 17 años; sin embargo, las diferencias no resultaron significativas.
Conclusiones: La prevalencia y el riesgo de adicción a los teléfonos móviles inteligentes es alta;
existen variables generales potencialmente modificables que podrían disminuir el riesgo de
dependencia al Smartphone.
Palabras clave: Dependencia; adicción; telefonía inteligente, adolescente.
ABSTRACT
Objective: To estimate the prevalence and level of risk of smartphone addiction in a sample of
adolescents. Methods: Observational, prospective and cross-sectional study conducted in the
city of Ica, Peru. A total of 120 female adolescents between 13 and 17 years of age from a public
educational institution participated. General characteristics were collected and the 10-question
Smartphone Addiction Scale was administered. The study variables were described and
Chi-square was applied to evaluate differences. Results: Of the participants, 13.9% are addicted
to smartphones and 54.1% are at high risk of dependence. They present higher risk of addiction
to these devices, those who had COVID-19, do not have a relative deceased by COVID-19, are
not afraid of COVID-19, have family conflicts at home, feeling of sadness, anxiety or depression,
feelings of shame, suffer or have ever suffered from bullying, do not feel rejected by society, do
not prefer to be in mandatory isolation by the pandemic by COVID-19, do not prefer virtual
classes and 16 to 17 years old; however, the differences were not significan. Conclusions: The
prevalence and risk of smartphone addiction is high; there are general potentially modifiable
variables that could decrease the risk of smartphone dependence.
Key words: Dependency; addiction; smart phone, teenager.
Contribuciones de autoría:
BBC, EHH, JMG: participaron en el diseño del
estudio, análisis, redacción, revisión y
aprobación final del manuscrito.
CSG, PPA, AVR, CCH, VC, ACL, DDC, NLLM,
DRA, ARR, YO, EG, JQ: participaron en la
recolección de datos, redacción y revisión
crítica del manuscrito.
Conflicto de intereses: no existen conflictos
de intereses del autor o autores de orden
económico, institucional, laboral o personal.
Financiamiento:
Autofinanciado.
Cómo citar:
Becerra-Canales Bladimir,
Hernández-Huaripaucar Edgar,
Mayaute-Ghezzi Juan, Solano-García Cecilia,
Pardo-Angulo Patricia, Reyes-Uribe Alejandro,
Chauca Carmen, Cáceres Victor, Chang-Laura
Ana, De la Cruz Diana, Llantoy-Mezarayme
Nilton, Roman-Aspilcueta Danilo, Rios-Ramos
Ana, Oscco Yesenia, Ramos Celina, Gutierrrez
Emily, Quiroz Jerry. Adicción a teléfonos
inteligentes en una muestra de adolescentes.
Estudio preliminar.
Rev méd panacea
2022;11(2):38-46. DOI:
https://doi.org/10.35563/rmp.v11i2.482
Correspondencia:
Nombre: Bladimir Becerra Canales
Dirección: CC. HH La Angostura III Etapa H-10,
Subtanjalla. Ica, Perú
Teléfono: (+51) 956690060
Correo electrónico:
bladimir.becerra@unica.edu.pe
Articulo original derivado de una investigación
formativa y proyección social. Facultad de
Odontología. Universidad Nacional San Luis Gonzaga.
Agosto del 2022.
Recibido: 24 - 05 – 2022
Aceptado: 08 - 06 – 2022
Publicado: 12 - 08 - 2022
ARTÍCULO ORIGINAL
INTRODUCCIÓN
En la actualidad se puede dialogar con una persona a cualquier hora del día y parte del mundo gracias a los teléfonos inteligentes o
Smartphones; esto era imposible hace 22 años entre 1990 y 2000. Según, Miranda y col. (1), los dispositivos móviles, especialmente los
teléfonos inteligentes son fundamentales en la vida y trabajo diario de las personas (2). Del total de la población los jóvenes lo utilizan
más para diversas actividades (3, 4); por tanto, su uso se ha incrementado en este grupo etario (5, 6).
Las tecnologías de la información y la comunicación (TICs) y los cada vez mejores Smartphones, están causando un impacto favorable
en el modo de vida, especialmente en el acceso a la información y comunicación, pero también, generan el surgimiento de nuevas
adicciones, fobias, problemas sociales y mentales vinculados al inadecuado uso de estos dispositivos (1, 7, 8, 9). Los Smartphones
gracias a sus múltiples beneficios en la comunicación instantánea, conectividad global, accesibilidad a la información y redes sociales
entre otras muchas funciones; ha causado que las personas, en especial los jóvenes y adolescentes se vuelvan cada vez más
dependientes a los teléfonos inteligentes multifuncionales (10) y a nivel mundial está generando preocupación sobre su uso excesivo y
adicción (11, 12).
La adicción o uso problemático del Smartphone según Van Deursen y col. (13), esta categorizado como una adicción comportamental;
es decir como la incapacidad de controlar el uso del Smartphone pese a conocer sus efectos dañinos (14). Esta dependencia es
precursora de padecer nomofobia o miedo irracional a no tener consigo el teléfono móvil (15). Según Mathey (16) implica una pérdida
de la noción del tiempo con un abandono de las actividades comunes, y con episodios de sentimientos encontrados como ira, miedo,
ansiedad, tensión o depresión por no poder acceder al celular.
Como efecto colateral del desarrollo de las TICs, ha surgido la denominada adicción sin sustancias químicas representado por el uso
descontrolado y nocivo del internet, redes sociales y de los Smartphones o teléfonos inteligentes (17, 18).
En el post pandemia, también se ha producido un uso personal-social inadecuado y excesivo de dichos dispositivos que ha derivado en
el uso problemático o adictivo de los teléfonos inteligentes por parte de los estudiantes (19).
Respecto a las bases neurobiológicas de la adicción, el cerebro segrega dopamina (hormona de la motivación y felicidad) para realizar
dichas acciones y endorfina (hormona del placer) para recompensar por hacerlas (20, 21). La comida ultra procesada y muy
condimentada, y también los dispositivos tecnológicos como el Smartphone, tablet, etc., estimulan la secreción de grandes dosis de
dopamina en niveles mayores que el cerebro puede tolerar y en respuesta, éste reduce sus receptores de dopamina, causando que se
necesite cada vez un mayor estímulo para producir la misma satisfacción (22). De esta manera de repetirse este proceso, el deseo se
convierte en necesidad, y el intento de lograrlo desplaza a otros deseos y reales necesidades, resultando así el típico ciclo de la adicción
(23).
En términos de salud se define la adicción al Smartphone y en general a las TIC como su uso compulsivo y prolongado con pérdida de
la capacidad de control o detención de su uso, lo cual acarrea serias consecuencias para la salud física-mental, las relaciones sociales,
familiares, escolares o laborales (24). La adicción al teléfono inteligente se caracteriza por una fuerte obsesión y afectación de la función
psicológica y social (25).
Recientes estudios revelan que casi el 25% de los encuestados eran adictos al móvil (26, 27). Se han encontrado asociación entre la
adicción al smartphone con síntomas de depresión, ansiedad, fatiga mental, mala calidad del sueño (6, 28, 29); además con problemas
físicos, como visión borrosa, dolor en las muñecas o en el cuello (30) y con problemas mentales o de comportamiento (31).
Por estas consideraciones el estudio tuvo como objetivo estimar la prevalencia y el nivel de riesgo de adición a teléfonos inteligentes
en una muestra de adolescentes.
MATERIALES Y MÉTODOS
Estudio observacional, transversal y descriptivo, realizado durante mayo a agosto del año 2022, en la Institución Educativa Antonia
Moreno de Cáceres de Ica, Perú. Participaron 120 adolescentes, seleccionadas por muestreo no probabilístico intencional. Se incluyeron
estudiantes que aceptaron participar del estudio y se excluyeron quienes se reusaron a participar y dejaron en blanco al menos una
interrogante de la escala.
Se analizaron características generales, como: Edad, tuvo COVID-19, familiar fallecido con COVID-19, miedo a la COVID-19, conflictos
familiares en el hogar, sentimiento de tristeza, ansiedad o depresión, sentimiento de vergüenza, sufre o ha sufrido alguna vez de
bullying, siente que la sociedad la rechaza, prefiere estar en aislamiento obligatorio por la pandemia de la COVID-19, prefiere las clases
virtuales que las presenciales.
La variable adición a teléfonos inteligentes, fue valorada mediante The Smartphone Addiction Scale (SAS-SV) en su versión corta para
adolescentes. El instrumento fue validado por Kwon et al. (32), para identificar el nivel de riesgo de adicción al teléfono móvil y distinguir
el grupo de alto riesgo en adolescentes y fue adaptada al español por López-Fernandez (33). Incluye 10 preguntas para cada ítem, y
cada pregunta pide a los participantes que expresen su opinión en una escala de 6 puntos, que va desde 1 (totalmente en desacuerdo)
a 6 (totalmente de acuerdo). La escala distingue entre hombres y mujeres. Los hombres se consideran adictos para puntuaciones de más
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de 31 puntos, mientras que entre 22 y 31 se infiere un alto riesgo. Las mujeres, por su parte, se consideran adictas para las puntuaciones
superiores a 33 y de alto riesgo entre 22 y 33.
Se coordinó fechas y horas para la recogida de información. Los estudiantes de la asignatura Medicina Oral y Maxilofacial de la Facultad
de Odontología (Universidad Nacional San Luis Gonzaga), previamente capacitados durante el proceso de investigación formativa y en
una actividad de proyección social, realizaron la encuesta. Una vez confirmado que la participante cumplía con los criterios de inclusión,
se le explicó el propósito del estudio y sus procedimientos, se obtuvo el consentimiento verbal y se procedió a realizar la encuesta en
las aulas de clases, dando un tiempo prudente para que las alumnas respondan el instrumento autoaplicado.
Se realizó un análisis estadístico descriptivo que incluyó medidas de frecuencia, porcentajes y promedios. Se evaluaron diferencias entre
la variable principal y las de caracterización con el Chi cuadrado. Se consideró estadísticamente significativos los resultados de las
pruebas con p <0,05. El tratamiento estadístico se realizó con el programa SPSS Statistics (IBM).
Se tuvo en cuenta los preceptos establecidos en la Declaración de Helsinki, que declara los principios éticos a tener en cuenta en
estudios que involucren seres humanos. El instrumento fue completamente confidencial y de carácter anónimo e incluyó un
consentimiento informado.
RESULTADOS
La mayoría de las adolescentes se caracterizaron porque: no tuvieron COVID-19 (62,3%); ni familiar fallecido con COVID-19 (59,0%); ni
tuvieron miedo a la COVID 19 (66,4%); no tuvieron conflictos familiares en el hogar (61,5%); no tuvieron sentimiento de tristeza,
ansiedad o depresión (53,3%); ni sentimiento de vergüenza (76,2%); no sufrieron alguna vez de bullying (63,1%); no se sintieron
rechazada por la sociedad (67,2%); no prefirieron el aislamiento obligatorio por la pandemia por COVID-19 (72,1%); ni las clases virtuales
(90,2%); tuvieron una edad promedio de 15 años (Tabla 1).
Tabla 1. Características generales de las adolescentes.
n=muestra; %=Frecuencia relativa; DE=Desviación estándar.
41
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Becerra-Canales Bladimir et al.
n(120) %
No 76 62,3
Si 46 37,7
No 72 59
Si 50 41
No 81 66,4
Si 41 33,6
No 75 61,5
Si 47 38,5
No 65 53,3
Si 57 46,7
No 93 76,2
Si 29 23,8
No 77 63,1
Si 45 36,9
No 82 67,2
Si 40 32,8
No 88 72,1
Si 34 27,9
No 110 90,2
Si 12 9,8
Prefiere las clases virtuales que las presenciales
Tuvo COVID-19
Familiar fallecido con COVID-19
Miedo a la COVID 19
Edad, Media (DE) 15,07 (1,10)
Senmiento de tristeza, ansiedad o depresión
Senmiento de vergüenza
Sufre o ha sufrido alguna vez de bullying
Se siente rechazada por la sociedad
Prefiere estar en aislamiento obligatorio por la pandemia por COVID-19
VARIABLE
Conflictos familiares en el hogar
Adicción a teléfonos inteligentes en una muestra de adolescentes. Estudio preliminar.
ARTÍCULO ORIGINAL
La adición a los teléfonos inteligentes revela una prevalencia del 13,9% (Figura 1). Agrupando todas las opiniones positivas (un poco de
acuerdo; de acuerdo; y muy de acuerdo) se encontró que el 42.6% dejo de hacer tareas o trabajos planificados debido al uso del
teléfono celular; que el 35.3% tuvo problemas para concentrarse en clase o tareas debido al uso del celular; que el 31.1% reviso
constantemente su teléfono celular para no perderse conversaciones con otras personas en WhatsApp o Facebook; que el 45.1% usó su
teléfono celular más tiempo del que tenía previsto; y que el 34.5% declaró que las personas que lo rodeaban le decían que usaba
demasiado su teléfono celular (Tabla 2)
Figura 1. Adición a teléfonos inteligentes en la muestra de adolescentes.
Tabla 2. Distribución relativa (porcentual) de los ítems de la escala de adicción a teléfonos inteligentes.
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No ; 86.1%
Si ; 13.9%
Adición a teléfonos inteligentes en una muestra de
adolescentes.
Nº Pregunta
Muy en
desacuerdo
En
desacuerdo
Un poco en
desacuerdo
Un poco de
acuerdo
De acuerdo
Muy de
acuerdo
1
Dejo de hacer tareas o trabajos
planificados debido al uso de mi teléfono
celular.
13,1 28,7 15,6 29,5 11,5 1,6
2
Tengo problemas para concentrarme en
clase o tareas debido al uso del celular.
18 32,8 13,9 23 9,8 2,5
3
Tengo dolor en las muñecas o en la nuca
mientras uso mi teléfono celular.
28,7 37,7 9 13,9 8,2 2,5
4
No hay nada más dicil que estar sin mi
teléfono celular.
27,9 35,2 23 8,2 3,3 2,5
5
Me pongo impaciente o enfadado cuando
estoy sin mi teléfono celular.
26,2 46,7 14,8 9 1,6 1,6
6
Sigo pensando en mi celular incluso
cuando no lo estoy usando.
32,8 44,3 12,3 6,6 2,5 1,6
7
Nunca dejaré mi celular, aunque me cause
problemas o efectos negavos en mi vida.
37,7 43,4 12,3 4,1 1,6 0,8
8
Reviso constantemente mi teléfono celular
para no perderme conversaciones con
otras personas en WhatsApp o Facebook.
17,2 30,3 21,3 18 7,4 5,7
9
Uso mi teléfono celular más empo del
que tenía previsto.
10,7 28,7 15,6 24,6 16,4 4,1
10
Las personas que me rodean me dicen que
uso demasiado mi teléfono celular.
20,5 29,5 15,6 21,3 6,6 6,6
ARTÍCULO ORIGINAL
Respecto al riesgo de adición a los móviles inteligentes, el 54,1% de las adolescentes reportan un nivel alto de riesgo, estos niveles
fueron proporcionalmente mayores en quienes tuvieron COVID-19 (65,2%), no tuvieron familiar fallecido por COVID-19 (54,2%), no
tuvieron miedo a la COVID-19 (55,6%), con conflictos familiares en el hogar (57,4%), perciben sentimiento de tristeza, ansiedad o
depresión (61,4%), sentimientos de vergüenza (58,6%), sufre o ha sufrido alguna vez de bullying (60%), no se siente rechazada por la
sociedad (54,9%), no prefiere estar en aislamiento obligatorio por la pandemia por COVID-19 (59,1%), no prefiere las clases virtuales que
las presenciales (55,5%) y de 16 a 17 años (59,6%); las diferencias estadísticas no resultaron significativas.
Tabla 3. Análisis descriptivo y bivariado de las variables generales, según el riesgo alto de adicción a teléfonos inteligentes.
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Becerra-Canales Bladimir et al.
n %
IC 95% n % IC 95%
No 40 52,6
48,2-54,1 36 47,4 44,3-51,4 0,055
Si 16 34,8
29,1-37,8 30 65,2 61,3-69,1
No 33 45,8
39,0-47,3 39 54,2 49,2-58,7 0,986
Si 23 46
41,4-52,1 27 54 49,8-58,3
No 36 44,4
39,6-48,9 45 55,6 52,1-58,6 0,65
Si 20 48,8
41,8-53,4 21 51,2 48,6-55,4
No 36 48
42,6-54,3 39 52 48,1-56,2 0,557
Si 20 42,6
37,3-45,9 27 57,4 54,2-61,2
No 34 52,3
45,9-56,4 31 47,7 43,8-51,2 0,129
Si 22 38,6
31,7-43,2 35 61,4 58,7-65,4
No 44 47,3
44,6-53,1 49 52,7 49,6-55,7 0,576
Si 12 41,4
37,5-46,8 17 58,6 54,0-61,2
No 38 49,4
45,9-53,2 39 50,6 47,8-48,5 0,317
Si 18 40
36,5-44,8 27 60 56,7-64,3
No 37 45,1
39,9-48,3 45 54,9 50,6-58,7 0,805
Si 19 47,5
43,5-52,3 21 52,5 48,7-55,6
No 36 40,9
36,7-43,2 52 59,1 56,4-63,7 0,075
Si 20 58,8
54,9-63,1 14 41,2 38,4-44,6
No 49 44,5
41,2-47.8 61 55,5 51,4-59,0 0,363
Si 7 58,3
55,4-62,3 5 41,7 38,7-45,3
13-15 años 35 50
46,7-53,2 35 50 46,8-53.6 0,916
16-17 años 21 40,4
37,9-44,2 31 59,6 56,7-63,2
Total escala 56 45,9
41,2.48,1 66 54,1 51,4-58,1
Tuvo COVID-19
Familiar fallecido con COVID-19
Miedo a la COVID 19
Senmiento de rechazo por la sociedad
Prefiere estar en aislamiento obligatorio
por la pandemia por COVID-19
Prefiere las clases virtuales que las
presenciales
Edad
Conflictos familiares en el hogar
Senmiento de tristeza, ansiedad o
depresión
Senmiento de vergüenza
Sufre o ha sufrido alguna vez de bullying
Variable
Riesgo alto de adicción a teléfonos inteligentes
No
Si
Valor de
p*
ARTÍCULO ORIGINAL
DISCUSIÓN
El trabajo analiza la prevalencia y el nivel de riesgo de adición a teléfonos inteligentes en una muestra de adolescentes mujeres de 13 a
17 años. Los hallazgos propios revelan una prevalencia de adición a los teléfonos inteligentes del 13,9%, mientras que Chen y
Vicente-Escudero (26,27), reportaron una prevalencia del 25%; esta diferencia probablemente se justifica por la mayor masificación del
uso de los Smartphones en países del Asia, Europa y Norteamérica, que se expresa en un uso muy arraigado en los jóvenes y
adolescentes de estos países, de tal manera que uno de cada cuatro padres lo utiliza para educar a sus hijos como lo indica Ditrendia
(34).
Respecto a la caracterización de la muestra encuestada, casi cinco de cada diez adolescentes tuvieron síntomas de tristeza, ansiedad o
depresión; lo cual, es preocupante y amerita indagar más sobre las causas y contextos que rodean estas afecciones de la salud mental,
que podrían influir negativamente en su rendimiento académico escolar; tal como lo evidencia Marquina-Martel (35), que halló relación
significativa entre la depresión y el rendimiento académico; Encinas y González (36), encontraron ciertas conductas asociadas al uso de
las nuevas tecnologías como los Smartphones que podría derivar en adicción y ser un indicador del nivel de dependencia del móvil,
menoscabando el rendimiento educativo; por su parte, Pérez (37); demostró una estrecha asociación entre el estado emocional y el
rendimiento académico; Armenta y col. (38), en estudiantes encontraron diversos niveles de alteraciones emocionales relacionadas con
el estrés académico y que afectaron el rendimiento académico; Bermúdez (39), reveló puntuaciones mayores de depresión, ansiedad,
estrés, con diferencias estadísticas significativas en función del sexo y el rendimiento académico; Palacios-Caycho (40) evidenció
asociación inversa significativa entre la ansiedad y el rendimiento escolar, considerándose que a menor ansiedad aumenta la
probabilidad de tener un mayor rendimiento académico.
Por otro lado, siete de cada diez adolescentes, no prefieren estar en aislamiento obligatorio por la pandemia por COVID-19, mostrando
sentimientos de rechazo quizás por el largo periodo vivido enclaustrados en sus casas, esta apreciación es respaldada por Cabana y col.
(41), quienes revelaron que el 74% expresaron sentimientos negativos, de rechazo con niveles de tristeza, desánimo, aburrimiento y
enojo por el aislamiento obligatorio. Asimismo, Gutiérrez y col. (42), reportaron sentimientos de aburrimiento y monotonía por la
privación de asistir al colegio, salir de casa o divertirse con sus amigos y familiares.
En ese orden, nueve de cada diez adolescentes no prefieren las clases virtuales, probablemente por la pérdida de la interactividad con
sus docentes, el contacto físico entre sus compañeros de clase y el compartir trabajos, deportes y distracciones; esta posición es también
respaldada por Cabana y col. (41), quienes revelaron enojo por la modalidad virtual; Gutiérrez y col. (42), rechazo porque los
adolescentes sintieron que se violaba la privacidad de sus hogares; contrariamente Aparicio-Baquen y col. (43), hallaron que los
estudiantes tuvieron una buena percepción de su estado de ánimo y manifestaron que se sintieron a gusto en sus hogares durante el
confinamiento obligatorio.
Respecto al análisis de la distribución de los ítems de la escala de adicción a teléfonos inteligentes, se encontró algunos resultados
alarmantes, estos hallazgos son congruentes con los estudios de Gimeno-Martín (23), quien reveló que el teléfono celular fue el
dispositivo más utilizado por los estudiantes (69,8%), el 23,8% revisaban regularmente su teléfono celular (por tres horas o más al día);
asimismo, Gimeno-Martín (23), reporta que el 69,8% de estudiantes adolescentes reconoció que tuvo problemas de concentración y
distracción durante las clases mientras explicaba el profesor, lo que evidencia el teléfono inteligente de manera irresponsable durante
las clases. Por su parte Rincón (44) encontró que el 35,8% reconoció que a veces se les llamó la atención por utilizar mucho el celular; el
48.1% dedicaba más tiempo del que quería a usar el celular; el 34,6% se excedía con el uso del celular; el 31,7% a veces hacia uso del
celular interfiriendo algunas actividades sociales, educativas o laborales y que las mujeres tuvieron más impacto emocional al no poder
utilizar su celular; lo cual es congruente con la alta prevalencia y riesgo de adicción a los teléfonos inteligentes encontrada en esta
investigación. Peñuela y col. (45), reportó que el 53% revisaba su Smartphone permanentemente (cada 15 minutos o menos); el 52%
reconocía que lo usaba excesivamente y que las mujeres lo usaban por más tiempo y tenían más conflictos en sus relaciones personales
que los hombres debido a la distracción derivada de su uso excesivo.
Según algunos autores como Worthman (46) y De Luis (47), sostienen que los adolescentes son más vulnerables a sufrir episodios de
ansiedad y estrés, especialmente en su labor escolar y Palacios-Caycho (40), reportó que la depresión y la ansiedad son frecuentes, pero
usualmente son subestimados, pudiendo afectar su desempeño académico y los logros educacionales propuestos.
Para paliar o contrarrestar los efectos adversos de la adicción a los celulares inteligentes, el apoyo familiar y el fomento de prácticas y
estilos de vida que promuevan el desarrollo de la inteligencia emocional; serían estrategias ideales; así, lo demuestran Galicia-Moyeda
y col. (48), que prueba que la cohesión familiar correlaciona positivamente con la autoeficacia total y con el factor de autoeficacia
académica en escolares adolescentes. Andrade y González (49), sostienen que las competencias emocionales influyen en la vida
académica de los adolescentes proporcionando oportunidades de mayor éxito académico. Por estas razones creemos que la educación
en adolescentes demanda la necesidad de integrar los aspectos de la inteligencia emocional en los procesos de aprendizaje.
Como limitaciones del estudio, la falta de investigaciones similares en contextos de pandemias dificultó poder hacer comparaciones. No
se estableció una relación de causalidad; a pesar de ello, caracterizar y comparar las variables de estudio es importante, porque permite
identificar y atender necesidades específicas a ser mejoradas, en los grupos analizados.
Se concluye que la prevalencia y el riesgo de adicción a los teléfonos móviles inteligentes es alta en la muestra de adolescentes; existen
variables de caracterización potencialmente modificables que podrían disminuir el riesgo de dependencia a estos dispositivos.
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Adicción a teléfonos inteligentes en una muestra de adolescentes. Estudio preliminar.
ARTÍCULO ORIGINAL
Se exhorta a los sectores involucrados, desplegar acciones conjuntas y multidisciplinarias dirigidas a modificar aquellos factores
susceptibles de ser mejorados.
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Rev méd panacea 2022 May-Ago;11(2): 39-47
Becerra-Canales Bladimir et al.
ARTÍCULO ORIGINAL
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
46
Rev méd panacea 2022 May-Ago;11(2): 39-47
Adicción a teléfonos inteligentes en una muestra de adolescentes. Estudio preliminar.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
Miranda ND, Pacheco NE. Inteligencia emocional, adicción
al smartphone y malestar psicológico como predictores de
la nomofobia en adolescentes. Know and share
psychology [Internet]. 2020; 1(2):7-9.
Doi: https://doi.org/10.25115/kasp.v1i2.3195
Chen B, Liu F, Ding S, Ying X, Wang L, Wen Y. Diferencias de
género en los factores asociados con la adicción a los
teléfonos inteligentes: un estudio transversal entre
estudiantes universitarios de medicina. BMC Psiquiatría
[Internet]. 2017; 17(1):1-2. Doi:10.1186/s12888-017-1503-z
Cho S, Lee E. Distraction by smartphone use during clinical
practice and opinions about smartphone restriction
policies: a cross-sectional descriptive study of nursing
students. Nurse Education Today [Internet]. 2016; 40:
128-33. Doi: https://doi.org/10.1016/j.nedt.2016.02.021
Kang S, Jung J. Mobile communication for human needs: A
comparison of smartphone use between the US and Korea.
Computers in Human Behavior [Internet]. 2014; 35: 376-87.
Doi: https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.03.024
Chassiakos Y, Radesky J, Christakis D, Moreno MA, Cross C,
Hill D, Swanson WS et al. Children and Adolescents and
Digital Media. Pediatrics [Internet].
2016;138(5):e20162593. Doi: 10.1542/peds.2016-2593
Lund L, Nielsen I, Danielsen D, Andersen S. Uso de medios
electrónicos y sueño en niños y adolescentes de países
occidentales: una revisión sistemática. BMC Public Health
[Internet]. 2021; 21:1598. Doi:
https://doi.org/10.1186/s12889-021-11640-9
González J, León A, Pérez C, Calvete E. Adaptación al
español del cuestionario Nomophobia Questionnaire
(NMP-Q) en una muestra de adolescentes. Actas Españolas
de Psiquiatría [Internet]. 2017; 45(4):137-44. Disponible en:
https://www.researchgate.net/publication/318852218
Wen F, Ding Y, Yang C, Ma S, Zhu J, Xiao H, Zuo B. Influence
of smartphone use motives on smartphone addiction
during the COVID-19 epidemic in China: the moderating
effect of age. Current Psychology [Internet]. 2022; 1-10.
Hancco AL, Betancur HP, Mamani AQ. Adaptación y
Propiedades Psicométricas de la Escala de Dependencia y
Adicción al Smartphone “EDAS” para medir conductas
adictivas al Smartphone en adolescentes y jóvenes de 18 a
35 años de la ciudad de Puno-2020. Revista Científica de
Ciencias de la Salud [Internet]. 2021; 14(1):56-66. Doi:
https://doi.org/10.17162/rccs.v14i1.1483
Park N, Kim YC, Shon HY, Shim H. Factors influencing
smartphone use and dependency in South Korea.
Computers in Human Behavior [Internet]. 2013; 29(4):
1763-70. Doi: https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.02.008
Panova T, Carbonell X. ¿La adicción a los smartphones es
realmente una adicción?. Revista de adicciones
conductuales [Internet]. 2018; 7(2): 252-59. Doi:
https://doi.org/10.1556/2006.7.2018.49
Atroszko PA, Andreassen CS, Griffiths MD, Pallesen S.
Adicción al estudio: una nueva área de estudio psicológico:
conceptualización, evaluación y hallazgos empíricos
preliminares. Revista de adicciones conductuales
[Internet].2015;4(2),75–84. Doi:10.1556/2006.4.2015.007
Van Deursen AJ, Bolle CL, Hegner SM, Kommers PA.
Modeling habitual and addictive smartphone behavior:
The role of smartphone usage types, emotional
intelligence, social stress, self-regulation, age, and gender.
Computers in human behavior [Internet]. 2015; 45:
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
411-420. Doi: https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.12.039
Zhitomirsky M, Blau M. Cross-generational analysis of
predictive factors of addictive behavior in smartphone
usage. Computers in human behavior [Internet]. 2016;
64:682-93. Doi: https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.07.061
Yildiz H. Investigation of nomophobia and smartphone
addiction predictors among adolescents in Turkey:
Demographic variables and academic performance. The
Social Science Journal [Internet]. 2019; 4:492-517. Doi:
https://doi.org/10.1016/j.soscij.2018.09.003
Mathey-Chumacero AK. Dependencia al celular entre los y
las estudiantes de la Facultad de Educación de una
Universidad de Chiclayo-2016. [Tesis de titulación
pregrado]. Chiclayo: Universidad Señor de Sipán; 2017.
Recuperado de: https://hdl.handle.net/20.500.12802/3074
Aldana-Zavala JJ, Valdivieso PAV, Isea-Argüelles JJ,
Colina-Ysea FJ. Dependencia y adicción al teléfono
inteligente en estudiantes universitarios. Formación
universitaria [Internet]. 2021; 14(5):129-36. Doi:
http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062021000500129
Berthon P, Pitt L, Campbell C. Dispositivos adictivos: un
análisis de políticas públicas de fuentes y soluciones para
la adicción digital. Revista de políticas públicas y marketing
[Internet]. 2021; 074391561985985.
doi:10.1177/0743915619859852
Garrote-Rojas D, Jiménez-Fernández S, Gómez-Barreto I.
Problemas derivados del uso de internet y el teléfono
móvil en estudiantes universitarios. Form. univ. [Internet].
2018; 11(2):99-108. Doi:
https://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062018000200099
Toranzo FE, Marín GA, Morán CG. Relación entre las Bases
Neurobiológicas de las Adicciones a Sustancias y las
Tecnoadicciones. Anuario de Investigaciones de la
Facultad de Psicología [Internet]. 2018; 3(3):560-68.
Vázquez M. Peligros de las redes sociales, adicción a la
información y necesidad de aprobación.
Fitnessrevolucionario.com. 2018. Recuperado de:
https://www.fitnessrevolucionario.com/2017/12/21/peligr
o-redes-sociales/
Berridge C, Robinson E. What is the role of dopamine in
reward: hedonic impact, reward learning, or incentive
salience?. Brain Res Rev. [Internet]. 1998 Dec; 28(3):309-69.
Gimeno-Martín D. Adicción a las TIC en adolescentes:
Estudio sobre el uso y abuso de smartphones en el aula
[Master's thesis]. Barcelona: Universitat Politècnica de
Catalunya; 2018. Recuperado de:
http://hdl.handle.net/2117/121417
Eroles J. TIC: Las nuevas adicciones. Lavanguardia.com.
2017. Recuperado de:
http://www.lavanguardia.com/salud/psiquiatria/20141127
/54420791908/tic-nuevas- adicciones-salud.html
Li M, Lu L. La influencia de la adicción a los teléfonos
móviles en la calidad del sueño de los estudiantes de
secundaria que se quedan atrás: el papel mediador de la
soledad. Revista Argentina de Clínica Psicológica
[Internet]. 2017; 26(1):71. Doi:
https://dx.doi.org/10.24205/03276716.2017.1006
Chen H. El miedo a quedarse sin celular: un trastorno que
llegó para quedarse - BBC News Mundo. BBC, Singapur. 11
septiembre 2015. Disponible en:
https://www.bbc.com/mundo/noticias/2015/09/150907_t
ecnologia_nomofobia_ansiedad_moviles_men
VOLUMEN 11 NÚMERO 2
PUBLICACION CUATRIMESTRAL
MAYO - AGOSTO
2022
FACULTAD DE MEDICINA HUMANA “DANIEL ALCIDES CARRIÓN”
REVISTAS.UNICA.EDU.PE
INDEXADA EN:
Linea de Nazca la Araña - Nazca -Perú
ARTÍCULO ORIGINAL
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
47
Rev méd panacea 2022 May-Ago;11(2): 39-47
Becerra-Canales Bladimir et al.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
36.
37.
38.
39.
40.
27. Vicente-Escudero JL, Saura-Garre P; López-Soler C,
Martínez A, Alcántara M. Adicción al móvil e internet en
adolescentes y su relación con problemas
psicopatológicos y variables protectoras. Escritos de
Psicología [Internet]. 2019; 12:103-12.
Christensen MA, Bettencourt L, Kaye L, Moturu ST, Nguyen
KT, Olgin JE, et al. Direct Measurements of Smartphone
Screen-Time: Relationships with Demographics and Sleep.
PLoS ONE. 2016; 11(11): e0165331. Doi:
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0165331
Demirci K, Akgönül M, Akpinar A. Relationship of
smartphone use severity with sleep quality, depression,
and anxiety in university students. Journal of Behavioral
Addictions [Internet]. 2015; 4(2):85-92.
Kwon M, Lee JY, Won WY, Park JW, Min JA, Hahn C, Gu X,
Choi JH, Kim DJ. Development and validation of a
smartphone addiction scale (SAS). PloS One [Internet].
2013; 8(2), e56936.
Kuss DJ, Griffiths MD. Online social networking and
addiction: a review of the psychological literature.
International Journal of Environmental Research and Public
Health [Internet]. 2011; 8(9): 3528–52.
Kwon M, Kim DJ, Cho H, Yang S. The smartphone addiction
scale: development and validation of a short version for
adolescents. PLoS One. 2013 Dec 31; 8(12):e83558. Doi:
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0083558.
Lopez-Fernandez O. Short version of the Smartphone
Addiction Scale adapted to Spanish and French: Towards a
cross-cultural research in problematic mobile phone use.
Addict Behav. 2017 Jan; 64:275-80. Doi:
https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2015.11.013.
Ditrendia I. Informe Ditrendia: Mobile en España y en el
Mundo. [Internet]. 2017. Recuperado de:
https://www.amic.media/media/files/file_352_1289.pdf
Marquina-Martel KG. La depresión y el rendimiento
académico de los estudiantes de cuarto año de la Juan
Velasco Alvarado-2019. [Tesis de titulación]. Huánuco:
Universidad Nacional Hermilio Valdizán; 2020. Recuperado
de: https://hdl.handle.net/20.500.13080/6077
Encinas F, González S. Menores y nuevas tecnologías:
conductas indicadoras de posible problema de adicción.
Psicothema [Internet]. 2010; 22(2): 180-88. Disponible en:
http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=72712496002
Pérez K. Influencia del estado emocional en el bajo
rendimiento académico de los adolescentes. Revista
Estudios Psicológicos [Internet]. 2022; 2(3):7-21. Doi:
https://doi.org/10.35622/j.rep.2022.03.001
Armenta L. Quiroz C, Abundis F, Zea A. Influencia del estrés
en el rendimiento académico de estudiantes universitarios.
Revista espacios [Internet]. 2020;41(48):4-10. Doi:
https://doi.org/10.48082/espacios-a20v41n48p30
Bermúdez V. Ansiedad, depresión, estrés y autoestima en
la adolescencia. Relación, implicaciones y consecuencias
en la educación privada. Cuestiones pedagógicas
[Internet]. 2018; 26:37-52. Doi:
http://dx.doi.org/10.12795/CP.2017.i26.03
Palacios-Caycho O. Relación de depresión y ansiedad con
rendimiento académico en estudiantes de 3ro, 4to y 5to
grado de secundaria de las instituciones educativas:
Nuestra Señora de la Asunción y Fermín Tangüis, 2019.
[Tesis de titulación]. Lima: Universidad Ricardo Palma;
2021. Recuperado de:
41.
42.
43.
44.
45.
46.
47.
48.
49.
https://hdl.handle.net/20.500.14138/3998
Cabana J, Pedra C, Ciruzzi M, Garategaray M, et al.
Percepciones y sentimientos de niños argentinos frente a
la cuarentena COVID-19. Arch Argent Pediatr.
2021;119(4):S107-S122. Doi:
http://dx.doi.org/10.5546/aap.2021.S107
Gutiérrez S, Muñoz S, Manchay R. Sentimientos de los
adolescentes frente al aislamiento social por la COVID-19
desde la metodología fenomenológica. Revista Cubana de
Enfermería [Internet]. 2020; 36:e4176. Disponible en:
http://www.revenfermeria.sld.cu/index.php/enf/article/vie
w/4176
43. Aparicio-Baquen L, Aparicio-Gómez C, Niño JFH.
Calidad de vida en niños, adolescentes y jóvenes durante
el confinamiento obligatorio familiar en Bogotá por
COVID-19. Revista Internacional de Pedagogía e
Innovación Educativa [Internet]. 2021; 1(2):11-28. DOI:
https://doi.org/10.51660/ripie.v1i2.35
Rincón C. Adolescentes escolarizados y el uso del teléfono
inteligente: relación de dependencia [Bachelor's thesis,
Psicología]. Medellín: Universidad EAFIT; 2018.
Recuperado de: http://hdl.handle.net/10784/13312
Peñuela M, Paternina J, Moreno D, Camacho L, Acosta L,
De León L. El uso de los smartphones y las relaciones
interpersonales de los jóvenes universitarios en la ciudad
de Barranquilla (Colombia). Revista Salud Uninorte
[Internet]. 2014; 30(3):335-46.
Worthman C. Hormones and Behavior. In B. B. Brown & M.
J. Prinstein Eds. Encyclopedia of Adolescence, Vol.1,
pp.177-192. Oxford: Elsevier. 2011
De Luis E, Pedrero E, Sierra J, Solana R. Adolescencia
temprana y estrés en el contexto escolar: utilización de la
Student Stress Inventory-Stress Manifestations (SSI-SM).
Electronic Journal of Research in Educational Psychology.
2015; 13(3): 607-630. Recuperado de:
https://www.redalyc.org/pdf/2931/293142880009.pdf
Galicia-Moyeda I, Sánchez-Velasco A, Robles-Ojeda F.
Autoeficacia en escolares adolescentes: su relación con la
depresión, el rendimiento académico y las relaciones
familiares. Anales de psicología. 2013; 29(2): 491-500. Doi:
http://dx.doi.org/10.6018/analesps.29.2.124691
Andrade C, González L. Inteligencia emocional y su
influencia en la vida académica de los adolescentes. [Tesis
de licenciatura]. Quito: Universidad Politécnica Salesiana;
2022. Recuperado de:
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/22080
