USO DE INTERNET Y SU RELACIÓN CON DEPRESIÓN, INSOMNIO Y AUTOESTIMA EN ESTUDIANTES DE BACHILLERATO, QUITO (ECUADOR)
Verónica Natali Asimbaya Cadena1*
https://orcid.org/0000-0001-8330-4058
Katya Fernanda Lima Taramuel1
https://orcid.org/0000-0002-0472-8483
Aceptado: 23/11/2021 Recibido: 3/5/2022
RESUMEN
Introducción: El internet ha revolucionado la vida de las personas, ha trasformado las relaciones familiares, personales, laborales y sociales; el uso indiscriminado podría tener efectos negativos principalmente en los adolescentes. Objetivo: Estimar la asociación entre la adicción a internet con los trastornos de depresión, insomnio y autoestima en estudiantes de secundaria de la unidad educativa municipal “Quitumbe” y Colegio fiscomisional “María Augusta Urrutia” de fe y Alegría, del distrito metropolitano de Quito, en el año lectivo 2017-2018. Material y método: Se realizó un estudio no experimental de corte transversal a 336 estudiantes; se realizó el cálculo de la muestra con una prevalencia de adición a internet reportada en otros estudios del 26 %, con intervalo confianza del 95 % y probabilidad de error del 5 %, de forma aleatoria simple; los participantes fueron seleccionados al azar dentro de cada clase usando una tabla de números aleatorios para asegurar la representatividad de la muestra. Resultados: Las prevalencias del riesgo de adicción a internet, depresión, insomnio y baja autoestima fueron del 46%, 62 %, 42% y 76% respectivamente. Se estimó que el riesgo de adicción a internet constituyó un factor de riesgo para la presencia de depresión e insomnio (OR = 3.82, IC 95 %: 2.36 – 6.18; p < ,000) y (OR = 2.59, IC 95 %: 1.66 – 4.04; p < ,000) Conclusiones: El presente estudio encontró que el riesgo de adicción a internet se asoció con síntomas depresivos y con insomnio en cualquiera de sus grados en los adolescentes estudiados.
Palabras clave: Uso de internet, adolescentes, depresión, insomnio, autoestima.
_________________
1. Pontificia Universidad Católica del Ecuador
* Autor de correspondencia: veronica_asimbaya@hotmail.com
INTRODUCCIÓN
El internet es un sistema global de redes que interconectan computadoras utilizando el conjunto estándar de protocolos de comunicación. (1) El uso de internet ha crecido exponencialmente en todo el mundo a más de 2,5 mil millones de usuarios activos, la mayoría son adolescentes y jóvenes (2). En el Ecuador, 9 de cada 10 hogares poseen al menos un teléfono celular, el 36 % de los hogares a nivel nacional tiene acceso a internet, de los cuales el 24,5 % accede a través de un medio inalámbrico y el 54,1 % desde el hogar. (3)
Actualmente con el ingreso de la tecnología al país, internet se ha constituido en un instrumento útil para el desarrollo del individuo, permite socializar desde el confort del usuario e interactuar desde el anonimato con desinhibición, proporcionando sentimientos de libertad. Sin embargo, en los últimos años han empezado a surgir consecuencias negativas relacionadas con el uso de internet en forma excesiva, lo cual ha generado un desorden de adicción a internet (AI) similar a los desórdenes que aparecen con otras conductas adictivas como el juego, sexo y trabajo (4), especialmente entre los adolescentes, atrayendo cada vez la atención por parte de los medios de comunicación, las autoridades gubernamentales y los investigadores. (5)
Según la OMS, una de cada cuatro personas enfrenta trastornos relacionados a la conducta o adicciones sin sustancia. El uso excesivo de videojuegos, juegos de azar, abuso de internet en todas sus formas incluida las redes sociales son las adicciones comportamentales más destacadas (6). En Corea del Sur 10,7 % de los adolescentes presentan AI, de acuerdo a la escala de la adicción a internet de Young; 11 % en Grecia; 10,7 a 13,9 % de los adolescentes europeos y un 4 % de los estudiantes de secundaria en los EE. UU están en situación de riesgo para el uso adictivo, basado en instrumentos de Young (2). En Latinoamérica, la investigación realizada por Araujo y Robles en el 2016, en estudiantes universitarios en Perú, revela una prevalencia del 28 %, en México, Chile y Colombia las prevalencias reportadas son 8 %, 11,5 % y 72,2 % respectivamente, superior al referido en otros países del mundo (4, 7). En Ecuador, la prevalencia de AI oscila entre el 10,5 % en Quito, 51,5 % en Loja y 64,67 % en Zamora Chinchipe (8, 9). Según datos del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC), de encuestas realizadas en 31.092 hogares en diciembre del 2016 a escala nacional, el acceso de los hogares a internet ha crecido notablemente desde el 2008, cuando apenas el 7% de los hogares tenía acceso a internet. En el 2016 la cifra alcanzó el 52,46 % en todo el Ecuador; en el área urbana en el 59,52 % y en el área rural en el 37,27 %. La distribución de acuerdo a los grupos etarios fue de la siguiente manera: entre los 5 y 15 años el 31 %, entre los 16 y 24 años en el 26 %, entre los 25 y 34 años en el 18,7 %, entre los 35 y 44 años en el 12,9 % y de 45 años y más en el 11,4 %. El 70,5 % de las personas que usa internet lo hace con una frecuencia de una vez al día, mientras que el 26% lo utilizan una vez por semana. La educación, el aprendizaje, la búsqueda de información y la comunicación son las razones primordiales del uso de internet en los hogares ecuatorianos (3).
En la actualidad son millones los individuos, principalmente adolescentes, en todo el mundo quienes cada vez hacen uso de las nuevas tecnologías, tanto así que se han incorporado en la vida cotidiana y en sus relaciones interpersonales y sociales (10, 11). En los últimos años la cantidad de tiempo que se pasa en línea, así como el número de dispositivos y plataformas virtuales han aumentado; el acceso a internet es muy fácil y como consecuencia de ello tanto niños como adolescentes son considerados como “nativos digitales” (12).
Los adolescentes son más vulnerables al poder adictivo de la red puesto que:
1. Les permite chatear por internet y presentarse a los demás, no como realmente son, sino modificando su información de acuerdo a sus preferencias y de alguna manera les permite estar “a la moda” (13).
2. El anonimato y el hecho de estar atrás de una pantalla, sin un contacto visual de por medio, facilita al usuario a hablar de temas que en forma presencial le resultaría difícil (14).
3. Internet y el teléfono móvil permiten a los adolescentes estar en contacto con su grupo de iguales libres del control paterno y sin estar necesariamente juntos (15).
4. Ofrecen nuevas formas de diversión online, como por ejemplo los videojuegos en línea (16).
Varios estudios transversales han informado una asociación entre la AI y depresión en estudiantes de primaria y secundaria (14, 17, 18).
No obstante, la relación causal entre la adicción a internet y la depresión no ha sido probada. De la misma manera, varios estudios han informado que la AI está asociada con depresión e ideación suicida en adolescentes y adultos (19-20).
En un estudio transversal en 7533 adolescentes de 11 a 17 años en Alemania, se reportó una asociación positiva entre el uso de medios electrónicos y quejas sobre insomnio; al igual que un trabajo realizado en una población representativa de adolescentes en Japón (N: 95,680), en donde se informó que las llamadas y mensajes después de tener las luces apagadas en la noche, se asociaron, independientemente, con síntomas de somnolencia en el día, insomnio, despertares nocturnos y dificultad para despertar temprano en la mañana. Del mismo modo, otros estudios informaron asociaciones positivas entre el uso de medios electrónicos, incluida la adicción a internet y síntomas de insomnio en adolescentes (21).
Según un estudio publicado en la revista Elsevier realizado en el 2017, los adolescentes con una AI severa tuvieron una disminución en la autoestima, lo cual contrasta con otros estudios en los que se evidencia que la actualización y la visualización del perfil de uno mismo, así como otras actividades en Facebook y otras redes (Instagram, Messenger, WhatsApp) pueden aumentar la autoestima (22).
La adicción a internet (AI) es una preocupación importante en los adolescentes, ya que es un grupo vulnerable. Entre las implicaciones negativas de esta adicción pueden presentarse alteraciones del sueño, trastornos del estado de ánimo, depresión y autoestima (23). Dado el aumento de las cifras de hogares y distintos escenarios con mayor acceso a internet, según datos del INEC 2016, en el país es un problema latente e insuficientemente estudiado, no visible en la medida necesaria para instaurar guías de prevención masivas, pero que requiere del conocimiento de todos los profesionales de la salud. Considerando la escasez de estudios que investiguen la relación entre AI con la depresión, insomnio y autoestima; debido a que las consecuencias trascienden el ámbito de lo interpersonal es imperioso realizar un estudio que analice la situación actual de los adolescentes en el Ecuador.
Con estos antecedentes, se realiza la presente investigación con el objetivo de estimar la asociación entre la adicción a internet con los trastornos de depresión, insomnio y autoestima en estudiantes de segundo y tercer año de bachillerato de la 65 Unidad Educativa “Quitumbe” y Colegio Fiscomisional “María Augusta Urrutia” de Fe y Alegría del Distrito Metropolitano de Quito, en el año lectivo 2017-2018.
MATERIAL Y MÉTODOS
Se realizó un estudio observacional, cuantitativo de cohorte transversal. Se incluyeron estudiantes del segundo y tercer año de bachillerato de la Unidad Educativa Municipal “Quitumbe” y Colegio Fiscomisional “María Augusta Urrutia” de Fe y Alegría del Distrito Metropolitano de Quito, en el año lectivo 2017-2018.
De 336 estudiantes, se realizó el cálculo de la muestra con una prevalencia de adición a internet reportada en otros estudios del 26 %, con intervalo confianza del 95 % y probabilidad de error del 5 % (24). La muestra fue calculada de cada una de las dos unidades educativas de acuerdo a un universo individual de estudiantes de segundo y tercer año de bachillerato, con una muestra de 273 estudiantes. El muestreo del estudio se realizó en forma aleatoria simple; los participantes fueron seleccionados al azar dentro de cada clase usando una tabla de números aleatorios para asegurar la representatividad de la muestra.
El instrumento de recolección de datos abarcó información general del estudiante como la edad, el año de escolaridad, el sexo y además incluyó cuatro escalas; La escala de Depresión en Adolescentes (PHQ9-A); La escala de Severidad del Insomnio, La escala de Autoestima de Rosenberg (RSES) y La escala de Adicción a Internet Original.
Se utilizó el programa SPSS 23.0 para el procesamiento y análisis de la información; se efectuó el análisis estadístico descriptivo mediante porcentajes en el caso de variables cualitativas como: el sexo, la adicción a internet, depresión, insomnio, baja autoestima y en variables cuantitativas como: edad y el grado de escolaridad se obtuvieron medidas de tendencia central y de dispersión. Para establecer la existencia o no de asociación entre las variables cualitativas como el riesgo de adicción a internet en relación con la depresión, problemas de sueño y autoestima en todos sus grados se obtuvo el Odds Ratio (OR). Se reagruparon en subcategorías las variables antes mencionadas de acuerdo a la presencia o ausencia de las comorbilidades, de tal manera que se obtuvieron tablas de 2 por 2 y se determinó la significancia estadística con el coeficiente estadístico Chi Cuadrado de Pearson, el valor de probabilidad (p≤ 0,05), se consideró estadísticamente significativo.
En la actual investigación se contó con el asentimiento de cada estudiante, consentimiento informado de los padres de familia o representantes legales; la autorización del rector de cada institución educativa y del Comité de la Facultad de Medicina de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador
RESULTADOS
La población de estudio comprendió 336 estudiantes de segundo y tercer año de bachillerato, se excluyeron 21 participantes que no cumplieron los criterios de inclusión y un adolescente rechazó participar en el estudio. Del total 133 (39,6 %); fueron del Colegio Fiscomisional “María Augusta Urrutia” y 203 (60,4 %); de la Unidad Educativa Municipal “Quitumbe”.
La media de la edad fue de 16,82 ± 0,68 años, con un rango de 16 a 18 años. La distribución por sexo fue similar en hombres y mujeres con el 49,4% y 50,6% respectivamente.
En el test de adicción a internet de Young se obtuvo una media de 30,94 ± 13,05, con un rango de 3-81 en la puntuación total. En cuanto al test de Depresión (PHQ-9), se obtuvo una media de 7,00 ± 5,22, con un rango de 0- 27 en la puntuación total. Se analizó el riesgo de suicidio mediante el ítem nueve de Test de Depresión (PHQ-9) y se obtuvo una media de 0,3 ± 0,78, con un rango de 0-3 en la puntuación total. En el índice de severidad del insomnio se obtuvo una media de 7,11 ± 4,60, con un rango de 0-25 en la puntuación total; en la autoestima. En la escala de Rosenberg de autoestima se obtuvo una media de 27,5 ± 3,15, con un rango de 13-37 en la puntuación total.
La prevalencia del riesgo de adicción a internet fue del 46 %, siendo el riesgo de AI leve el más frecuente con el 37,2 % (n= 125) de los adolescentes; la distribución por sexo fue ligeramente mayor en los hombres que en las mujeres (48,8% y 44,7%), respectivamente. La prevalencia de depresión fue del 62 %, siendo la depresión leve la más frecuente con el 35,4 % (n=119) de los estudiantes; la distribución por sexo fue ligeramente mayor en las mujeres 52,9 % que los hombres 47,1 %. El riesgo de suicidio fue del 22 % entre los individuos que participaron en el estudio, con una distribución mayor en el sexo femenino 23,5 % que el masculino 20,5 %. La del insomnio es del 42 %, observando que el insomnio subclínico fue el más frecuente en el 34,2 % (n=115) de los adolescentes; con una distribución mayor en el sexo femenino 44,7 % que el masculino 39,1 %, prevalencia de baja autoestima del 76 %, siendo la forma más frecuente de presentación la autoestima media en el 57,1% (n=192) de los adolescentes; con una distribución mayor en hombres 78,3 % que en mujeres 74,7 %. (Tabla 1 y 2)
|
|
HOMBRES |
MUJERES |
TOTAL |
|||
|
|
N |
% |
N |
% |
N |
% |
|
Riesgo de AI |
81 |
48,8 |
76 |
44,7 |
157 |
46,7 |
|
Sin riesgo de AI |
85 |
51,2 |
94 |
55,3 |
179 |
53,3 |
|
Total |
166 |
100 % |
170 |
100 % |
336 |
100 % |
|
Depresión |
99 |
47 |
111 |
53 |
210 |
62,5 |
|
Sin depresión |
67 |
53 |
59 |
47 |
126 |
37,5 |
|
Total |
166 |
100 % |
170 |
100 % |
336 |
100 % |
|
Riesgo de suicidio |
34 |
20,5 |
40 |
23,5 |
74 |
22 % |
|
Sin riesgo de suicidio |
132 |
79,5 |
130 |
76,5 |
262 |
78 % |
|
Total |
166 |
100 % |
170 |
100 % |
336 |
100 % |
|
Insomnio |
65 |
39, 1 |
76 |
44,70 |
141 |
42 |
|
Sin insomnio |
101 |
60,9 |
94 |
55,30 |
195 |
58 |
|
Total |
166 |
100 % |
170 |
100 % |
336 |
100 % |
|
Baja autoestima |
130 |
78,31 |
127 |
74,7 |
257 |
76,5 |
|
Sin problemas de autoestima |
36 |
21,69 |
43 |
25,3 |
79 |
23,5 |
|
Total |
166 |
100 % |
170 |
100 % |
336 |
100% |
|
|
SEVERIDAD |
FRECUENCIA |
% |
|
Riesgo de adicción a internet(AI) |
Normal |
179 |
53,3 |
|
Leve |
125 |
37,2 |
|
|
Moderada |
31 |
9,2 |
|
|
Severa |
1 |
3 |
|
|
Depresión |
Normal |
126 |
37,5 |
|
Leve |
119 |
35,4 |
|
|
Moderada |
62 |
18,5 |
|
|
Moderadamente severa |
20 |
6 |
|
|
Severa |
9 |
2,7 |
|
|
Insomnio |
Ausencia de insomnio clínico |
195 |
58 |
|
Insomnio subclínico |
115 |
34,2 |
|
|
Insomnio clínico moderado |
23 |
6,8 |
|
|
insomnio clínico grave |
3 |
9 |
|
|
Autoestima |
Autoestima normal |
79 |
23,5 |
|
Autoestima media |
192 |
57,1 |
|
|
Autoestima baja |
65 |
19,3 |
El 78,3 % de los estudiantes con riesgo de AI presentaron depresión comparado con el 48,6 % de aquellos sin riesgo de AI. El riesgo de adicción a internet constituyó un factor de riesgo para la presencia de depresión (OR = 3.82, IC 95 %: 2.36 – 6.18), siendo esta asociación estadísticamente significativa p = 0,000. El 54,1 % de los estudiantes con riesgo de AI presentaron insomnio comparado con el 31,3 % de aquellos sin riesgo de AI. El riesgo de adicción a internet constituyó un factor de riesgo para la presencia de insomnio (OR = 2.59, IC 95 %: 1.66 – 4.04), siendo esta asociación estadísticamente significativa p = 0,000. El 72 % de los estudiantes con riesgo de AI presentaron baja autoestima comparado con el 84,4 % de aquellos sin riesgo de AI; sin asociación estadísticamente significativa p=0,68. (Tabla 3)
|
DEPRESIÓN |
|||||
|
RIESGODE ADICCIÓN AINTERNET(n=336) |
Con depresión |
Sin depresión |
OR |
IC95% |
Valordep |
|
Con riesgo de AI |
123(78.3%) |
34(21.7%) |
3,82 |
2,36 -6,18 |
,000 |
|
Sin riesgo de AI |
87(48.6%) |
92(51.4%) |
|||
|
INSOMNIO |
|||||
|
RIESGODE ADICCIÓN AINTERNET(n=336) |
Con insomnio |
Sin insomnio |
OR |
IC95% |
Valordep |
|
Con riesgo de AI |
85(54.1%) |
72(45.9%) |
2,59 |
1,66 -4,04 |
,000 |
|
Sin riesgo de AI |
56(31.3%) |
123(68.7%) |
|||
|
AUTOESTIMA |
|||||
|
RIESGO DEADICCIÓNA INTERNET(n= 336) |
Autoestima Baja |
Autoestima normal |
OR |
IC95% |
Valordep |
|
Con riesgo de AI |
113(72%) |
44(28%) |
0,62 |
,376 -1,037 |
,068 |
|
Sin riesgo de AI |
144(84,4%) |
35(19,6%) |
|||
DISCUSIÓN
En los resultados del presente estudio se encontró una prevalencia global de riesgo de adicción a internet del 46 %, con mayor frecuencia el riesgo de AI moderado del 38.5 %. A pesar que la actual investigación se realizó en un país en vías de desarrollo, los datos se asemejan a estudios realizados en países del primer mundo como los trabajos de Milani y Cheng desarrollados en Italia y Taiwán en adolescentes de 12 a 19 años donde indicaron prevalencias entre el 36,7 % - 48,9 % respectivamente (25, 26). A la vez este resultado concuerda con el trabajo realizado por Bahrainian, en Irán, un país del tercer mundo donde se indicó una tasa de prevalencia de AI del 40,7 % (27). Por otra parte, se han informado en estudios previos al presente trabajo, prevalencias bajas de AI como los 86 realizados en Turquía 0,8 %, Tailandia 24 %, China 16,1 %, Corea 18,4 %, Perú 12,9 % y Chile 11,5 % (17, 28-34). A diferencia del presente estudio en el cual se analizó la AI en general, en el trabajo de Váscones y Reascos desarrollado en el 2014 informaron una tasa de adicción al Facebook del 5 % muy baja entre estudiantes universitarios ecuatorianos (35).
La tasa de riesgo de AI fue mayor en hombres (48,8 %) que en mujeres (44,7 %), resultados similares a los reportados en el estudio de Mellouli y colaboradores en adolescentes de Sousse en Tunisia (África) donde las prevalencias fueron del 50,4 % en hombres y 49,6 % en mujeres (36). De igual manera, en varios estudios y revisiones sistemáticas realizadas en este grupo etario han observado una mayor prevalencia de AI en hombres en un rango del 3,9 % al 78,3 % mientras que en mujeres los datos varían del 1,9 % al 48,9 % (9), (32), (37-40). Estos resultados podrían explicarse a que el sexo masculino muestra mayor tendencia hacia la búsqueda de sensaciones o impulsividad y utilizan internet con fines de entretenimiento como los juegos en línea, apuestas y cibersexo (27, 37).
Por otro lado, la prevalencia global de depresión en los estudiantes fue del 62 % de ellos el 35,4 % tuvieron depresión leve, siendo el sexo femenino el más afectado (52,9 %) vs el sexo masculino (47,1 %), prevalencia menor a la reportada en adolescentes de 16 a 17 años de Túnez, cuya tasa fue del 75,9 % y superior a investigaciones internacionales realizadas en estudiantes de secundaria y universitarios de 13 a 23 años en Tailandia, China, Portugal, Brasil, Estados Unidos, México y Chile, donde se encontró valores entre el 1,06 % y 28,8 % (28, 42-46). A nivel nacional estudios previos realizados en Quito, Guayaquil, Cuenca y Zamora reportaron prevalencias menores entre el 14,8 % y 40,2 % (6, 35, 47-49).
En relación a la prevalencia del insomnio, esta fue del 42 % de la cual el insomnio subclínico fue el más habitual en el 34,2 % siendo mayor en mujeres (44,7 %) que en hombres (39,1 %). Esta prevalencia fue similar a la reportada en Chile del 42 % en la población en general (50). Inferior a la reportada en adolescentes de 14 y 15 años en Estados Unidos y España que fue del 48,5 % y 52,8 %, respectivamente (51). A la vez, fue superior a la informada en adolescentes y universitarios de 12 a 20 años en Japón, Noruega, China y México que mostraron prevalencias que oscilan entre 7,8 % y el 37,2 % (2, 17, 52-55).
En la presente investigación se estimó una prevalencia de problemas de autoestima del 76 %, que comprende la autoestima media y baja en el 57,1 % y 19,3 % respectivamente, con una distribución superior en hombres (78,3 %) que en mujeres (74,7 %). Los resultados difieren de estudios previos realizados en individuos de 10 a 23 años en los que se ha reportado prevalencias como en Kosovo (48,5 %), Irán (16 % al 72 %), México (17,75 %), Perú (28 %), Colombia (15,3 % al 47,9 %), Quito (61 %) y Píllaro (88 %) (56-66).
En esta investigación se demostró una asociación estadísticamente significativa entre el uso de internet con la depresión (OR = 3.82, IC 95 %: 2.36 – 6.18); resultados que concuerdan con investigaciones previas que mostraron que los adolescentes con depresión fueron más propensos a experimentar signos de uso problemático de internet (OR = 2.57, IC 95 %: 2.24 – 2.94; p < 0.001) y determinaron que la AI es un problema psiquiátrico común y que está asociada con síntomas depresivos (OR = 1.92, IC 95 %: 1.34 – 2.77; p < 0.001). Similar a lo reportado por Li y Colaboradores en su trabajo realizado en China donde se encontró que la adicción a internet y la adicción a redes sociales se asociaron significativamente con depresión (OR = 2.79, IC 95 %: 1.71-4.55) y (OR = 3.27, IC 95 %: 2.33 - 4.59) (17). De la misma manera, se observó en una revisión sistemática que existió una correlación significativa entre PIU y depresión (OR= 1.02 – 11.66) (38). Cheng y colaboradores informaron en su estudio que los adolescentes con depresión tuvieron mayor riesgo de AI, debido posiblemente a que internet proporciona a los jóvenes con depresión un mundo virtual en el que pueden ajustar sus problemas emocionales y percibir la sensación de control (25).
Por otra parte, esta investigación muestra una asociación significativa entre el uso de internet con el insomnio (OR = 2.59, IC 95 %: 1.66 - 4,04); estos datos son acordes con investigaciones como las realizadas por Li y colaboradores, donde encontraron que la AI y la adicción a redes sociales se asociaron significativamente con el insomnio (OR = 2.83, IC 95 %: 1.72 - 4.65) y (OR = 2.19, IC 95 %: 1.61 - 2.96), respectivamente; al igual que el trabajo de Younes y colaboradores en el cual reportaron que los participantes con AI fueron más propensos a presentar problemas del sueño (OR = 1.085, IC 95 %: 1.018 - 1.15) con valor de p ,0001. (2, 17, 19, 67)
En cuanto a los problemas de autoestima, se encontró en el actual estudio que la baja autoestima no tiene una asociación estadísticamente significativa con el riesgo de AI entre los estudiantes (OR = 0.62, IC 95 %: 0.37 – 1.037; p ,068), datos que concuerdan con un estudio efectuado en Perú que evaluó la AI y las habilidades sociales de estudiantes de secundaria en el que se observó que la baja autoestima no se relacionó forma significativa con la AI p= 0,279 (68). Sin embargo, se destacan investigaciones realizadas en adolescentes que difieren de estos hallazgos, en Irán por ejemplo el análisis de regresión lineal de un estudio observó una relación significativa entre la baja autoestima y la AI (r = - 0,345; P < 0.05); en EE.UU un estudio reportó que la baja autoestima tuvo una relación estadísticamente significativa con la AI (OR = 0.949, IC 95 %: 0.908 - 0.992; p < 0.001) e indicó además que una baja autoestima puede estar asociada con un aumento de insomnio, ansiedad, depresión (2). Mientras que otros estudios en Irán y Serbia desarrollados en adolescentes también revelaron que la autoestima se correlacionó significativa y negativamente con la AI entre los participantes (r = 0,33; P < 0.001) y (r =-0.15, p<0.05) respectivamente (27, 64).
CONCLUSIONES
El riesgo de adicción a internet y los problemas de baja autoestima fueron mayores en el sexo masculino (48,8 % y 78,3 %) que en el femenino (44,7 % y 74,7 %) respectivamente; mientras que los problemas de depresión e insomnio fueron superiores en las mujeres (52,9 % y 44,7 %) que en los hombres (47,1 % y 39,1 %).
El presente estudio encontró que el riesgo de adicción a internet se asoció significativamente con síntomas depresivos e insomnio; al mismo tiempo, se encontró que no existe una relación entre los índices de autoestima y el riesgo de adicción a internet en los adolescentes estudiados.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1) Ibarra-Esquer JE, González-Navarro FF, Flores-Rios BL, Burtseva L, Astorga-Vargas MA. Tracking the Evolution of the Internet of Things Concept Across Different Application Domains. Sensors [Internet]. Junio de 2017 [citado 3 de mayo de 2022]; 17(6):1379. Disponible en: https://www.mdpi.com/1424-8220/17/6/1379
2) Younes F, Halawi G, Jabbour H, Osta NE, Karam L, Hajj A, et al. Internet Addiction and Relationships with Insomnia, Anxiety, Depression, Stress and Self-Esteem in University Students: A Cross-Sectional Designed Study. PLOS ONE [Internet]. 12 de septiembre de 2016 [citado 3 de mayo de 2022]; 11(9):e0161126. Disponible en: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0161126
3) Instituto Nacional de Estadística y Censo. Tecnologías de la Información TTITULO y Comunicaciones (TIC´S) 2016 [Internet]. 2016 [citado 3 de mayo de 2022]. Disponible en: https://www.ecuadorencifras.gob.ec/documentos/web-inec/Estadisticas_Sociales/TIC/2016/170125.Presentacion_Tics_2016.pdf
4) Araujo Robles ED. Indicadores de adicción a las redes sociales en universitarios de Lima. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria [Internet]. Julio de 2016 [citado 3 de mayo de 2022]; 10(2):48-58. Disponible en: http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S2223-25162016000200005&lng=es&nrm=iso&tlng=es
5) Román, F., Santibáñez, P., Vinet, E. V. Elsevier | Una empresa de análisis de la información | Empowering Knowledge [Internet]. 2016 [citado 11 de septiembre de 2017]. Disponible en: https://www.elsevier.com/es-es
6) Palate Supe ZA, Paredes Collaguazo DF. Funcionalidad familiar, estado de ánimo, condición socioeconómica como variables asociadas al grado de adicción a la internet en adolescentes de diferentes colegios de la ciudad de Quito 2016 [Internet] [Tesis]. [Quito]: Pontificia Universidad Católica del Ecuador; 2016 [citado 3 de mayo de 2022]. Disponible en: http://repositorio.puce.edu.ec:80/xmlui/handle/22000/12819
7) Muñoz-Dueñas C, Burgos-Muñoz S, Novoa-Sandoval P, Toro-Huamanchumo C. Adicción a Internet: ¿cuál es la realidad en estudiantes de medicina de Latinoamérica? Educación Médica. 1 de febrero de 2017; 18.
8) Alverca Castillo SC. Relación de las adicciones tecnológicas y la salud mental de los estudiantes del Bachillerato del Colegio Técnico Agropecuario Zumbi-Zamora Chinchipe periodo enero-junio 2016. [Internet] [Tesis]. [Zamora Chinchipe]: Universidad Nacional de Loja; 2017 [citado 3 de mayo de 2022]. Disponible en: https://dspace.unl.edu.ec//handle/123456789/19435
9) Aponte Rueda DR. Adicción a internet y su relación con factores familiares en adolescentes de 15 a 19 años en la ciudad de Loja. 2017 [citado 3 de mayo de 2022]; Disponible en: https://dspace.unl.edu.ec//handle/123456789/18327
10) Park E, Kwon M. Health-Related Internet Use by Children and Adolescents: Systematic Review. Journal of Medical Internet Research [Internet]. 3 de abril de 2018 [citado 3 de mayo de 2022]; 20(4):e7731. Disponible en: https://www.jmir.org/2018/4/e120
11) Rojas-Jara C, Ramos Vera J, Pardo Gonzalez E, Henríquez-Caroca F. Adicción a internet en adolescentes: una breve revisión. Drugs and Addictive Behavior. 30 de agosto de 2018; 3:267-81.
12) Arab LE, Díaz GA. Impacto de las redes sociales e internet en la adolescencia: aspectos positivos y negativos. Revista Médica Clínica Las Condes [Internet]. 1 de enero de 2015 [citado 3 de mayo de 2022]; 26(1):7-13. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0716864015000048
13) Servidio R, Gentile A, Boca S. The Mediational Role of Coping Strategies in the Relationship Between Self-Esteem and Risk of Internet Addiction. Europe’s Journal of Psychology [Internet]. 12 de marzo de 2018 [citado 3 de mayo de 2022]; 14(1):176-87. Disponible en: https://ejop.psychopen.eu/index.php/ejop/article/view/1449
14) Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC. The association between Internet addiction and psychiatric disorder: A review of the literature. European Psychiatry [Internet]. Enero de 2012 [citado 3 de mayo de 2022]; 27(1):1-8. Disponible en: https://www.cambridge.org/core/journals/european-psychiatry/article/abs/association-between-internet-addiction-and-psychiatric-disorder-a-review-of-the-literature/6F832F071AE5D508DC03A4EF9339C69E
15) Malo-Cerrato S, Martín-Perpiñá M de las M, Viñas-Poch F. Uso excesivo de redes sociales: Perfil psicosocial de adolescentes españoles. Comunicar: Revista Científica de Comunicación y Educación [Internet]. 2018 [citado 3 de mayo de 2022]; 26(56):101-10. Disponible en: https://www.revistacomunicar.com/index.php?contenido=detalles&numero=56&articulo=56-2018-10
16) Richards D, Caldwell PH, Go H. Impact of social media on the health of children and young people. Journal of Paediatrics and Child Health [Internet]. 2015 [citado 3 de mayo de 2022];51(12):1152-7. Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/jpc.13023
17) Li JB, Lau JTF, Mo PKH, Su XF, Tang J, Qin ZG, et al. Insomnia partially mediated the association between problematic Internet use and depression among secondary school students in China. Journal of Behavioral Addictions [Internet]. 1 de diciembre de 2017 [citado 3 de mayo de 2022]; 6(4):554-63. Disponible en: https://akjournals.com/view/journals/2006/6/4/article-p554.xml
18) Lin IH, Ko CH, Chang YP, Liu TL, Wang PW, Lin HC, et al. The association between suicidality and Internet addiction and activities in Taiwanese adolescents. Comprehensive Psychiatry [Internet]. 1 de abril de 2014 [citado 3 de mayo de 2022]; 55(3):504-10. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010440X13003441
19) Kim K, Lee H, Hong JP, Cho MJ, Fava M, Mischoulon D, et al. Poor sleep quality and suicide attempt among adults with internet addiction: A nationwide community sample of Korea. PLOS ONE [Internet]. 6 de abril de 2017 [citado 3 de mayo de 2022]; 12(4):e0174619. Disponible en: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0174619
20) Marchant A, Hawton K, Stewart A, Montgomery P, Singaravelu V, Lloyd K, et al. A systematic review of the relationship between internet use, self-harm and suicidal behaviour in young people: The good, the bad and the unknown. PLoS One. 2017; 12(8):e0181722.
21) De Zambotti M, Goldstone A, Colrain IM, Baker FC. Insomnia disorder in adolescence: Diagnosis, impact, and treatment. Sleep Med Rev. Junio de 2018;39:12-24.
22) Pantic I, Milanovic A, Loboda B, Błachnio A, Przepiorka A, Nesic D, et al. Association between physiological oscillations in self-esteem, narcissism and internet addiction: A cross-sectional study. Psychiatry Research [Internet]. 1 de diciembre de 2017 [citado 3 de mayo de 2022]; 258:239-43. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165178117304250
23) Puerta-Cortés D, Carbonell X, Chamarro A. Analysis of the psychometric properties of the Spanish version of Internet Addiction Test. Análisis de las propiedades psicométricas de la versión en español del Internet Addiction Test. Trastornos Adictivos. 1 de octubre de 2013;14:99-104.
24) De Canales FH, De Alvarado EL, Pineda EB, Salud OP de la. Metodología de la investigación: Manual para el desarrollo de personal de salud. Serie PALTEX para ejecutores de programas de salud;9 [Internet]. 1986 [citado 3 de mayo de 2022]; Disponible en: https://iris.paho.org/handle/10665.2/3357
25) Yen CF, Tang TC, Yen JY, Lin HC, Huang CF, Liu SC, et al. Symptoms of problematic cellular phone use, functional impairment and its association with depression among adolescents in Southern Taiwan. Journal of Adolescence [Internet]. 1 de agosto de 2009 [citado 4 de mayo de 2022];32(4):863-73. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140197108001188
26) Milani L, Osualdella D, Di Blasio P. Quality of Interpersonal Relationships and Problematic Internet Use in Adolescence. CyberPsychology & Behavior [Internet]. Diciembre de 2009 [citado 4 de mayo de 2022]; 12(6):681-4. Disponible en: https://www.liebertpub.com/doi/10.1089/cpb.2009.0071
27) Sa B, Kh A, Mr R, Oh G, A K. Relationship of Internet addiction with self-esteem and depression in university students. Journal of preventive medicine and hygiene [Internet]. septiembre de 2014 [citado 4 de mayo de 2022];55(3). Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25902574/
28) Boonvisudhi T, Kuladee S. Association between Internet addiction and depression in Thai medical students at Faculty of Medicine, Ramathibodi Hospital. PLOS ONE [Internet]. 20 de marzo de 2017 [citado 4 de mayo de 2022]; 12(3):e0174209. Disponible en: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0174209
29) Lau JTF, Wu AMS, Gross DL, Cheng K man, Lau MMC. Is Internet addiction transitory or persistent? Incidence and prospective predictors of remission of Internet addiction among Chinese secondary school students. Addictive Behaviors [Internet]. 1 de noviembre de 2017 [citado 4 de mayo de 2022]; 74:55-62. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306460317302125
30) Lee JY, Kim SY, Bae KY, Kim JM, Shin IS, Yoon JS, et al. Prevalence and risk factors for problematic Internet use among rural adolescents in Korea [Internet]. Asia-Pacific Psychiatry. 2018 [citado 4 de mayo de 2022]. Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/appy.12310
31) Müller KW, Wölfling K, Beutel ME, Stark B, Quiring O, Aufenanger S, et al. Insights Into Aspects Behind Internet-Related Disorders in Adolescents: The Interplay of Personality and Symptoms of Adjustment Disorders. Journal of Adolescent Health [Internet]. 1 de febrero de 2018 [citado 4 de mayo de 2022]; 62(2):234-40. Disponible en: https://www.jahonline.org/article/S1054-139X(17)30476-7/fulltext
32) Shao Y jun, Zheng T, Wang Y qiu, Liu L, Chen Y, Yao Y shui. Internet addiction detection rate among college students in the People’s Republic of China: a meta-analysis. Child and Adolescent Psychiatry and Mental Health [Internet]. 25 de mayo de 2018 [citado 4 de mayo de 2022];12(1):25. Disponible en: https://doi.org/10.1186/s13034-018-0231-6
33) Whang LSM, Lee S, Chang G. Internet Over-Users’ Psychological Profiles: A Behavior Sampling Analysis on Internet Addiction. CyberPsychology & Behavior [Internet]. Abril de 2003 [citado 4 de mayo de 2022]; 6(2):143-50. Disponible en: https://www.liebertpub.com/doi/10.1089/109493103321640338
34) Yücens B, Üzer A. The relationship between internet addiction, social anxiety, impulsivity, self-esteem, and depression in a sample of Turkish undergraduate medical students. Psychiatry Research [Internet]. 1 de septiembre de 2018 [citado 4 de mayo de 2022]; 267:313-8. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165178118306127
35) Vásconez Samaniego WA, Reascos Tatés AD. Correlación entre la adicción a Facebook, la morbilidad psicopatológica y los resultado académicos en los estudiantes de primero a octavo nivel de la Facultad de Medicina de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador en el período de enero a mayo del 2014 [Internet]. Pontificia Universidad Católica del Ecuador; 2014 [citado 4 de mayo de 2022]. Disponible en: http://repositorio.puce.edu.ec:80/xmlui/handle/22000/7368
36) Mellouli M, Zammit N, Limam M, Elghardallou M, Mtiraoui A, Ajmi T, et al. Prevalence and Predictors of Internet Addiction among College Students in Sousse, Tunisia. J Res Health Sci [Internet]. 2 de enero de 2017 [citado 4 de mayo de 2022]; 18(1):403. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7204418/
37) Anderson EL, Steen E, Stavropoulos V. Internet use and Problematic Internet Use: a systematic review of longitudinal research trends in adolescence and emergent adulthood. International Journal of Adolescence and Youth [Internet]. 2 de octubre de 2017 [citado 4 de mayo de 2022]; 22(4):430-54. Disponible en: https://doi.org/10.1080/02673843.2016.1227716
38) Carli V, Durkee T, Wasserman D, Hadlaczky G, Despalins R, Kramarz E, et al. The association between pathological internet use and comorbid psychopathology: a systematic review. Psychopathology. 2013; 46(1):1-13.
39) González-Bueso V, Santamaría JJ, Fernández D, Merino L, Montero E, Ribas J. Association between Internet Gaming Disorder or Pathological Video-Game Use and Comorbid Psychopathology: A Comprehensive Review. International Journal of Environmental Research and Public Health [Internet]. Abril de 2018 [citado 4 de mayo de 2022]; 15(4):668. Disponible en: https://www.mdpi.com/1660-4601/15/4/668
40) Kaya F, Delen E, Young KS. Psychometric properties of the Internet Addiction Test in Turkish. Journal of Behavioral Addictions [Internet]. 1 de marzo de 2016 [citado 4 de mayo de 2022]; 5(1):130-4. Disponible en: https://akjournals.com/view/journals/2006/5/1/article-p130.xml
41) Sendi I, Chouikh A, Ammar A, Bouafia N. Depression in a sample of Tunisian adolescents: prevalence, associated factors and comorbidity with anxiety disorders. Int J Adolesc Med Health. 29 de septiembre de 2018; 33(1).
42) Mazaira J, Triñanes Y, Atienza G. Guía de Práctica Clínica sobre la Depresión Mayor en la Infancia y Adolescencia: actualización [Internet]. 1a ed. GuíaSalud; 2018 [citado 4 de mayo de 2022]. Disponible en: https://portal.guiasalud.es/gpc/depresion-infancia/
43) Blay SL, Fillenbaum GG, Mello MF, Quintana MI, Mari JJ, Bressan RA, et al. 12-month prevalence and concomitants of DSM-IV depression and anxiety disorders in two violence-prone cities in Brazil. J Affect Disord. Mayo de 2018; 232: 204-11.
44) Borghero F, Martínez V, Zitko P, Vöhringer PA, Cavada G, Rojas G, et al. Tamizaje de episodio depresivo en adolescentes. Validación del instrumento PHQ-9. Revista médica de Chile [Internet]. Abril de 2018 [citado 4 de mayo de 2022];146(4):479-86. Disponible en: http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S0034-98872018000400479&lng=es&nrm=iso&tlng=es
45) Bulhões C, Ramos E, Dias S, Barros H. Depressive symptoms at 13 years as predictors of depression in older adolescents: a prospective 4-year follow-up study in a nonclinical population. Eur Child Adolesc Psychiatry. Abril de 2019; 28(4):595-9.
46) González-Forteza C, Hermosillo de la Torre AE, Vacio-Muro M de los Á, Peralta R, Wagner FA, González-Forteza C, et al. Depresión en adolescentes. Un problema oculto para la salud pública y la práctica clínica. Boletín médico del Hospital Infantil de México [Internet]. Abril de 2015 [citado 4 de mayo de 2022]; 72(2):149-55. Disponible en: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S1665-11462015000200149&lng=es&nrm=iso&tlng=es
47) Burca N, Carrasco Agredo PA. Prevalencia de Depresión y Factores Asociados en Estudiantes Universitarios de la Ciudad de Cuenca-Ecuador. 2016 [citado 4 de mayo de 2022]; Disponible en: http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/4996
48) Romo ML, Abril-Ulloa V, Kelvin EA. The relationship between hunger and mental health outcomes among school-going Ecuadorian adolescents. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol. Junio de 2016;51(6):827-37.
49) Vanegas Ortíz GA, Velecela Abambari JV, Yanza Lliguicota AG. Prevalencia de trastornos ansioso-depresivos en estudiantes del ciclo básico del Colegio Técnico Daniel Córdova Toral. en la Ciudad de Cuenca durante el año 2011. 2013 [citado 4 de mayo de 2022]; Disponible en: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/3681
50) Vázquez-García JC, Lorenzi-Filho G, López-Varela MV. Síntomas y trastornos del dormir en hispanos y latinos: ¿Son poblaciones diferentes?a. Neumol Cir Torax [Internet]. 2012 [citado 4 de mayo de 2022]; 71(4):364-71. Disponible en: https://www.medigraphic.com/cgi-bin/new/resumen.cgi?IDARTICULO=39506
51) Abad A, Abad C, Díaz C, Díaz E, Gracia J, Hidalgo M, et al. Guía de práctica clínica sobre trastornos del sueño en la infancia y adolescencia en atención primaria [Internet]. Madrid: Ministerio de Ciencia e Innovaciòn; 2011. Disponible en: https://www.adolescenciasema.org/wp-content/uploads/2015/07/GPC-sobre-Trastornos-del-Sue%C3%B1o-en-la-Infancia-y-Adolescencia-en-Atenci%C3%B3n-Primaria.pdf
52) An J, Sun Y, Wan Y, Chen J, Wang X, Tao F. Associations between problematic internet use and adolescents’ physical and psychological symptoms: possible role of sleep quality. J Addict Med. Agosto de 2014;8(4):282-7.
53) Rojas EG, Gamboa R del CC, Rojas AGC, Navarro Y de la C, Campos JFA, Puleo DP, et al. Insomnio y estrés percibido en estudiantes de medicina. Rev Mex Neuroci [Internet]. 1 de diciembre de 2016 [citado 4 de mayo de 2022]; 17(4):26-36. Disponible en: https://www.medigraphic.com/cgi-bin/new/resumen.cgi?IDARTICULO=69087
54) Hysing M, Pallesen S, Stormark KM, Lundervold AJ, Sivertsen B. Sleep patterns and insomnia among adolescents: a population-based study. J Sleep Res. octubre de 2013;22(5):549-56.
55) Tokiya M, Kaneita Y, Itani O, Jike M, Ohida T. Predictors of insomnia onset in adolescents in Japan. Sleep Med. Octubre de 2017;38:37-43.
56) Hernández-Bello L. Prevalencia y factores asociados a la ideación e intento de suicidio en adolescentes: revisión sistemática. Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad; 2020.
57) Castillo Álvarez RP, Quishpe Zagal CD. Autoestima y relación de poder asociados a debut sexual y embarazo precoz en adolescentes tempranas y tardías que acuden a la consulta externa del Hospital Gíneco Obstétrico Isidro Ayora de la ciudad de Quito período febrero- junio 2017. [Internet]. [Quito]: Pontificia Universidad Católica del Ecuador.; 2017 [citado 4 de mayo de 2022]. Disponible en: http://repositorio.puce.edu.ec:80/xmlui/handle/22000/13750
58) Estrada Cadillo SG. Nivel de autoestima en adolescentes de la institución educativa estatal Mariano Melgar, Chimbote, 2016. 2018.
59) Fanaj N, Melonashi E, Drevinja F, Haxhibeqiri S. Depression, Anxiety, Hopelessness and Self-esteem in a Clinical Sample of Adolescents in Kosovo. European Psychiatry. 2015;
60) Juan de Dios Huaylinos E. Relación entre el nivel de autoestima y la práctica de conductas saludables en adolescentes del nivel secundario de la institución educativa Pedro Sánchez Gavidia – Huánuco 201761. Gámez JM, Gámez YG, Noreña EO. Depresión, autoestima y su relación con la ideación suicida en estudiantes de un colegio privado de la ciudad de Ciénaga- Magdalena (Colombia). Duazary [Internet]. 2011 [citado 5 de mayo de 2022]; 8(1):13-9. Disponible en: https://revistas.unimagdalena.edu.co/index.php/duazary/article/view/1662
61) González ITM, Ramírez VE, Martínez JW. Nivel de autoestima de adolescentes escolarizados en zona rural de Pereira, Colombia. Revista Colombiana de Psiquiatría [Internet]. 1 de septiembre de 2012 [citado 5 de mayo de 2022]; 41(3):485-95. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S003474501460024X
62) Riesgo de trastornos alimentarios y su relación con la autoestima y la imagen corporal en estudiantes universitarios iraníes de ciencias médicas - PubMed [Internet]. [Citado 5 de mayo de 2022]. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27107872/
63) Naseri L, Mohamadi J, Sayehmiri K, Azizpoor Y. Perceived Social Support, Self-Esteem, and Internet Addiction Among Students of Al-Zahra University, Tehran, Iran. Iranian Journal of Psychiatry and Behavioral Sciences. 23 de septiembre de 2015; 9.
64) Romero Ortega MK. Relación entre depresión y autoestima con sentido de vida en adolescentes de 1°, 2° y 3° de bachillerato en ciencias, del Colegio Nacional ¨Jorge Álvarez¨ del cantón Píllaro, del período lectivo 2016-2017. 2017 [citado 5 de mayo de 2022]; Disponible en: http://repositorio.puce.edu.ec:80/xmlui/handle/22000/13938
65) Mastache NJV, Rodríguez MADH. Factores predisponentes para ideación suicida e intento de suicidio en adolescentes adscritos a un Hospital General de Zona de Irapuato, Guanajuato, México. Aten Fam [Internet]. 5 de abril de 2018 [citado 5 de mayo de 2022]; 25(2):59-64. Disponible en: https://www.medigraphic.com/cgi-bin/new/resumen.cgi?IDARTICULO=78197
66) Hale L, Guan S. Tiempo de pantalla y sueño entre niños y adolescentes en edad escolar: una revisión sistemática de la literatura - PubMed [Internet]. [Citado 5 de mayo de 2022]. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25193149/
67) Zegarra Zamalloa C, Cuba Fuentes MS. Frecuencia de adicción a internet y desarrollo de habilidades sociales en adolescentes de una localidad urbana de Lima. Medwave [Internet]. 2017 [citado 5 de mayo de 2022]; e6857-e6857. Disponible en: https://www.medwave.cl/link.cgi/Medwave/Estudios/Investigacion/6857