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Introducción
En marzo de 2020, México enfrentó el cierre de instituciones educativas debido a la pandemia por COVID-19. Esta medida llevó a una transición hacia la educación en línea (e-learning) en todos los niveles, incluido el superior. Esta implementación enfrentó varios desafíos, ya que numerosas escuelas carecían de preparación para el cambio y no todas las familias disponían de recursos adecuados, como conexión a internet y dispositivos (García, 2021). Tanto docentes como estudiantes enfrentaron obstáculos como conexión a internet inestable, problemas de seguridad, recursos pedagógicos limitados, ruidos ambientales y escasez de equipos (de Oliveira et al., 2020). Aunque la educación en línea tiene ventajas como la grabación de video, almacenamiento en la nube y compartición de archivos (de Oliveira et al., 2020), en carreras de ciencias de la salud la mayoría de los estudiantes reportó descontento debido a la falta de interacción en persona, la pérdida de señales de comunicación no verbal y otros factores que no pueden ser replicados virtualmente (Al-Azzam et al., 2020).
En contextos internacionales como Arabia Saudita, los estudiantes de ciencias manifestaron preocupación por la infraestructura y la capacitación de los docentes en métodos en línea (Bawaneh, 2021). Sin embargo, cuando los estudiantes percibieron accesibilidad a herramientas en línea, compromiso y adaptabilidad en las clases virtuales, la aceptación de e-learning aumentó (Al-Azzam et al., 2020). Por ejemplo, en Estados Unidos, los estudiantes universitarios consideraron que los docentes utilizaron las clases virtuales eficazmente, aunque expresaron emociones negativas como incertidumbre, ansiedad y nerviosismo (Murphy et al., 2020). Un estudio en Arabia Saudita, en una zona de alto estatus socioeconómico, reveló que el 80 % de los estudiantes encontró las clases virtuales más convenientes, el 66 % estaba satisfecho con el aprendizaje en línea, el 60 % se sentía más seguro en el entorno virtual y el 59 % consideraba que el aprendizaje remoto podría sustituir a la educación presencial (Rezaul y Hasan, 2020). Esto sugiere que la satisfacción con las clases virtuales está influenciada por diversos factores, incluyendo la percepción de las demandas académicas, la carga de trabajo, el acceso a recursos tecnológicos, la competencia de los docentes en estrategias virtuales y el apoyo técnico (Hassan et al., 2021).
La situación de contingencia también exacerbó la ansiedad (Urzúa et al., 2020), definida como un estado de inquietud que se manifiesta con síntomas psicofisiológicos que incrementan la percepción de amenaza o peligro (Bandelow et al., 2022). Cuando la intensidad y frecuencia de estos síntomas sobrepasan ciertos umbrales clínicos, se categoriza como un trastorno, lo cual puede conducir a un deterioro significativo en la calidad de vida de una persona (Clark et al., 2017). En México, se ha documentado una ansiedad severa entre los familiares de pacientes hospitalizados a causa de COVID-19, atribuida a la sensación de incapacidad para manejar la preocupación (Ruiz-Aguilar et al., 2021). Además, se ha observado que el confinamiento provocó mayor irritabilidad, insomnio, deterioro en rendimiento escolar y laboral (Brooks et al., 2020). Por ello, es crucial identificar a aquellos en riesgo de desarrollar trastornos mentales como resultado de estas circunstancias (Markiewicz-Gospodarek et al., 2022). Sin embargo, en el contexto universitario en general se encontraron niveles de ansiedad de moderados a bajos durante la contingencia por COVID-19 (Chávez Márquez, 2021). Lo anterior se conjuga con los problemas asociados al estilo de vida de los estudiantes universitarios, quienes suelen sufrir cambios como mayor demanda académica, menor actividad física (AF) y mayor ansiedad, acompañados de la tendencia a iniciar el consumo de sustancias nocivas y hábitos no saludables (Cardona-Gómez y Arango-Paternina, 2021; Intelangelo et al., 2022), que repercuten a nivel de su bienestar físico (Carek et al., 2011) y psicológico (Hanlon y Swords, 2019).
El comportamiento alimentario, influenciado por el contexto emocional y fisiológico, también se vio afectado durante la pandemia. El comportamiento alimentario es el conjunto de acciones asociadas a la selección, preparación, preferencias de ingesta, creencias y horarios en la toma de los alimentos (Márquez-Sandoval et al., 2014). Los modelos de alimentación y los estilos de vida de la población mundial han sido afectados últimamente por las técnicas de globalización y el urbanismo, lo que ha generado procesos de transiciones epidemiológicas y nutricionales (Mendoza-Balcazar y Biler-Reyes, 2021). El inicio de estudios universitarios implica cambios emocionales y fisiológicos derivados de un nuevo ambiente y mayor independencia familiar, lo que determina comportamientos y costumbres alimenticios (Gallardo-Escudero et al., 2015). Los horarios extendidos de dedicación y altos niveles de exigencia son un reto adicional para el mantenimiento de los hábitos de vida saludables (Ojeda et al., 2020). Esto puede dar paso a la alimentación emocional, es decir, comer como respuesta a una variedad de emociones negativas, como la ansiedad, la depresión, la ira y la soledad (González, 2018), ya que es aceptado que las emociones tienen un poderoso efecto en la elección de alimentos y hábitos alimenticios (González, 2018). Más allá, el confinamiento por COVID-19, además de afectar la salud mental de estudiantes universitarios, también puede provocar aumento en sedentarismo y prácticas alimentarias no saludables (Quintana-López et al., 2021). Lo que nos lleva a pensar que un aumento de la ansiedad por e-learning puede ser en detrimento de hábitos alimenticios saludables.
El confinamiento también exacerbó el sedentarismo en la población (Quintana-López et al., 2021). Actualmente, al menos un 60 % de la población mundial no realiza la actividad física necesaria para obtener los beneficios que ésta conlleva (OMS, 2018). Adicionalmente, un estudio muestra que el confinamiento por la pandemia de COVID-19 redujo los niveles de AF total en comparación con los niveles anteriores a esta (Maugeri et al., 2020), lo que significa que además de las afectaciones de salud física y mental, se suman las dificultades para que las personas se mantengan activas físicamente, pudiendo ser otro factor que afecte la salud global de la población. Estudios han propuesto que la implementación de programas de ejercicio disminuye significativamente síntomas en distintos trastornos de ansiedad (Jayakody et al., 2014), determinando que a mayores niveles de AF corresponden menores niveles de ansiedad y mayor bienestar (McMahon et al., 2017); efecto que se mantuvo durante periodos de contingencia por COVID-19 en China (Zhang et al., 2020). Un estudio encontró que las mujeres presentan mayores niveles de ansiedad que los hombres, sin embargo, resaltan un mejor efecto positivo de la AF ante la ansiedad, concluyendo que a mayor nivel de AF realizada (bajo, moderado, alto) se observan menores niveles de ansiedad en los participantes (Alsalhe et al., 2020).
Por lo anterior, el objetivo de este estudio es evaluar relaciones causales entre la percepción de utilidad de las clases virtuales, ansiedad rasgo y estado, actividad física y hábitos de alimentación durante el confinamiento por COVID-19 en alumnos universitarios. Los resultados proporcionarán información valiosa para mejorar las estrategias de educación en línea y apoyar el bienestar de los estudiantes en tiempos de crisis.
Materiales y métodos
Diseño
El estudio utilizó un diseño de corte transversal, con alcance causal para examinar si la percepción de utilidad de e-learning es predictor de ansiedad, si ésta es mediada por la actividad física y si la ansiedad es predictora de hábitos saludables de alimentación.
Muestra
En el presente estudio se utilizó un muestreo no probabilístico por conveniencia. La muestra de este estudio estuvo compuesta por 102 alumnos (23 hombres y 79 mujeres, edad de 22.32 ± 1.48 años) de nivel licenciatura de distintas carreras de una universidad en Sonora, México. Éticamente, los métodos utilizados fueron inocuos e inofensivos, categorizándose la investigación como de mínimo riesgo de acuerdo con el artículo 17, fracción II del Reglamento de la Ley General de Salud en Materia de Investigación en Salud de México; por lo tanto, no se requirió la aprobación de un comité de ética. Todos los procedimientos se apegaron a la declaración de Helsinki (Holm, 2013). Los sujetos participaron de manera voluntaria y libres de coerción. Se les explicó que los datos recabados serían estrictamente confidenciales y se utilizarían para obtener conclusiones estadísticas únicamente. Todos los participantes firmaron un formato de consentimiento informado, el cual podían revocar en cualquier momento.
Instrumentos
Percepción de utilidad de e-learning. Se generó un cuestionario modificado a partir del cuestionario de utilidad de aplicaciones móviles para la AF publicado por Aroni et al. (2017). A los sujetos se les presentaba una afirmación y ellos tenían que seleccionar una respuesta en cinco niveles de una escala tipo Likert siendo 5 = "totalmente de acuerdo", 4 = "de acuerdo", 3 = "ni de acuerdo ni en desacuerdo", 2 = "en desacuerdo", 1 = "totalmente en desacuerdo". El cuestionario está conformado por 8 ítems: 1) Las clases sincrónicas por videoconferencia me ayudan a adquirir los conocimientos teóricos de las clases que estoy tomando. 2) Las clases sincrónicas por videoconferencia me ayudan para mejorar mi desempeño académico. 3) Las clases sincrónicas por videoconferencia son útiles para atender mis clases cuando no pueden ser presenciales. 4) Las clases sincrónicas por videoconferencia me ayudan a continuar con mis estudios de licenciatura durante el periodo de contingencia y no abandonar. 5) Las clases sincrónicas por videoconferencia me provocan mejorar mis hábitos de estudio. 6) Las clases sincrónicas por videoconferencia me ayudan a reducir el ausentismo durante el semestre. 7) Las clases sincrónicas por videoconferencia me ayudan a tener un aprendizaje significativo. 8) Las clases sincrónicas por videoconferencia son adecuadas para obtener las competencias profesionales de mi carrera.
Niveles de actividad física. Se aplicó el cuestionario internacional de actividad física en su versión corta (IPAQs) validad en el contexto mexicano (Caravali-Meza et al., 2016). El cuestionario arroja los niveles de actividad física que realizan los sujetos valorando la frecuencia en días, horas y minutos en los últimos siete días. Además, el instrumento permite la conversión de la actividad reportada a unidades metabólicas (METS) ejercidas por semana.
Alimentación saludable. Se utilizó el cuestionario para evaluar el comportamiento alimentario validado al contexto mexicano en población universitaria por Márquez-Sandoval et al. (Márquez-Sandoval et al., 2014). El cuestionario consiste en 31 ítems con respuestas de opción múltiple. Se incluyen preguntas sobre selección, preparación, horarios de toma de alimentos, preferencias de ingesta, creencias y barreras al cambio. Las respuestas de los ítems pueden ser calificadas como “saludable” o “no saludable”. Para la valoración cuantitativa se tomó el número final de respuestas saludables.
Ansiedad. Se aplicó el Inventario de Ansiedad Rasgo-Estado IDARE (Spielberg et al., 1971) en su versión adaptada al español mexicano del STAI (State-Trait Anxiety Inventory). El análisis de fiabilidad de las escalas de ansiedad rasgo y estado arrojaron un alfa de Cronbach de 0.95 y 0.91respectivamente.
Procedimiento
Se invitó a participar al estudio a estudiantes entre sexto y octavo semestre de la carrera de Licenciatura en Nutrición Humana de la Universidad Estatal de Sonora. A los estudiantes que respondieron positivamente a la invitación se les citó a una reunión donde se les proporcionó toda la información necesaria para la participación en el estudio.
Todos los procedimientos consistieron en responder encuestas. Los tres instrumentos se adecuaron a un formato de formulario en línea (Google Forms) para ser contestado de forma digital y autoadministrada.
Las respuestas fueron descargadas y revisadas por los investigadores. En caso de encontrar instrumentos contestados de manera incorrecta o incompleta, se excluyeron del análisis final.
Análisis de datos
Para el análisis de datos se utilizó el software estadístico SPSS (IBM Corp, EU, versión 25). Todos los datos descriptivos se presentan como media ± Desviación Estándar. Debido a que la muestra excede los 50 datos, para verificar la distribución normal se utilizó la prueba de Kolmogórov-Smirnov. Las variables relacionadas con hábitos alimenticios saludables, actividad física y la percepción sobre la utilidad del e-learning no siguieron una distribución normal. Para lograrla, se les aplicó una transformación de rango normal. Para establecer la relación entre las variables se utilizó el coeficiente de correlación de Pearson. Para elaborar los modelos predictivos se utilizaron regresiones lineales simples. Todas las significancias estadísticas se establecieron a p < .05.
Resultados y discusión
Resultados
Los estadísticos descriptivos de las variables de estudio se presentan en la Tabla 1. Los análisis mostraron que existe una relación negativa entre las variables de percepción de utilidad de las clases en e-learning y la ansiedad; a su vez, la ansiedad se relaciona negativamente con los hábitos de alimentación saludable, como se muestra en la Tabla 2.
Table 1 Descriptive statistics of the study variables.
| Variable | Min | Max | M ± DE | IC 95 % | Kolmogórov-Smirnov |
|---|---|---|---|---|---|
| Edad (años) | 21 | 28 | 22.32 ± 1.48 | 22.03 - 22.61 | 0.78, p < .01 |
| Actividad física (Kcal) | 286 | 9373 | 3017.70 ± 2,276.50 | 2,551.41 - 3,483.96 | 0.83, p = 0.12 |
| Hábitos saludables (U.A.) | 13 | 36 | 26.06 ± 3.35 | 25.37 - 26.75 | 0.72, p = 0.20 |
| Ansiedad rasgo (U.A.) | 0.25 | 2.75 | 1.30 ± 0.58 | 1.18 - 1.42 | 0.72, p = 0.20 |
| Ansiedad estado (U.A.) | 0.00 | 2.80 | 1.19 ± 0.65 | 1.06 - 1.33 | 0.66, p = 0.20 |
| Utilidad de e-learning (U.A.) | 1.13 | 4.00 | 2.79 ± 0.63 | 2.66 - 2.92 | 0.17, p = 0.20 |
Nota. Min = valor mínimo, Max = valor máximo, M = media, DE = desviación estándar, IC = Intervalo de confianza.
Tabla 2 Coeficientes de correlación entre el promedio académico, hábitos de alimentación saludable, ansiedad rasgo, estado y percepción de utilidad de e-learning.
Table 2 Correlation coefficients between academic average, healthy eating habits, trait anxiety, state, and perception of usefulness of e-learning.
| Variables | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | HAS | -0.28** | -0.25* | -0.01 | 0.21* | |
| 2 | Ansiedad rasgo | 0.86** | -0.11 | -0.26** | ||
| 3 | Ansiedad estado | -0.05 | -0.29** | |||
| 4 | AF (Kcal) | 0.14 | ||||
| 5 | U e-learning | |||||
Nota. HAS = hábitos de alimentación saludable, AF = Actividad física, U e-learning = Percepción de utilidad de e-learning, ** = p < 0.01, * = p < 0.05.
Se calculó un modelo de regresión lineal simple con método de entrada intro para predecir el efecto de la percepción de utilidad de e-learning sobre la ansiedad rasgo y estado. La ecuación de regresión fue estadísticamente significativa F(1,100) = 9.13, p < 0.01 y F(1,100) = 11.66, p < 0.01 para ansiedad rasgo y estado respectivamente. Los valores de la R 2 fueron de 0.084 y 0.104 para ansiedad rasgo y estado respectivamente, lo que indica que el 8.4 % de cambio de la ansiedad rasgo, y el 10.4 % de la ansiedad estado, pueden ser explicados por el modelo que contiene la percepción de utilidad de e-learning. Las ecuaciones de regresión fueron 2.03 + (- 0.26 * e-learning) para ansiedad rasgo y 2.11 + (- 0.32 * e-learning) para ansiedad estado, donde la puntuación disminuye 0.26 y 0.32 de ansiedad rasgo y estado respectivamente por cada unidad de e-learning.
Debido a que la ansiedad rasgo y estado presentan multicolinealidad, se calcularon modelos de regresión simple para verificar el efecto de cada una de ellas en los hábitos alimenticios. Para la ansiedad rasgo la ecuación de regresión fue estadísticamente significativa F(1,100) = 8.35, p < 0.01. El valor de la R 2 fue de 0.078, lo que indica que el 7.8 % de cambio de los hábitos alimenticios pueden ser explicados por el modelo. La ecuación de regresión fue 28.12 + (- 1.71 * ansiedad rasgo). La puntuación de hábitos alimenticios disminuye 1.71 por cada unidad de ansiedad rasgo.
Para la ansiedad estado la ecuación de regresión fue estadísticamente significativa F(1,100) = 6.55, p < 0.05. El valor de la R 2 fue de 0.062, lo que indica que el 6.2 % de cambio de los hábitos alimenticios pueden ser explicados por el modelo. La ecuación de regresión fue 27.52 + (- 1.36 * ansiedad estado). La puntuación de hábitos alimenticios disminuye 1.44 por cada unidad de ansiedad rasgo.
Discusión
El objetivo de este estudio fue evaluar la relación causal entre la percepción de utilidad de las clases virtuales, ansiedad rasgo y estado, actividad física y hábitos de alimentación durante el confinamiento por COVID-19 en alumnos universitarios. Se había hipotetizado que la percepción de utilidad de las clases virtuales es un predictor de los niveles de ansiedad, que éstos estaban regulados por la actividad física, y a su vez, que la ansiedad es un predictor de hábitos de alimentación saludable. Los hallazgos principales del presente estudio fueron las relaciones encontradas entre la percepción de utilidad de las clases virtuales con los niveles de ansiedad, tanto rasgo como estado y a su vez, la relación entre la ansiedad y los hábitos saludables de alimentación. Además, se encontraron que los modelos predictivos, aunque muestran tamaños de efecto pequeños, son estadísticamente significativos.
Uno de los objetivos del presente estudio fue verificar si la percepción de utilidad por parte de los alumnos de las clases virtuales durante la transición a e-learning predice la elevación de los niveles de ansiedad rasgo y estado.
Según González et al. (2018), los valores de referencia propuestos para el IDARE tanto de ansiedad rasgo como estado son: bajo < 1.0, medio de 1.0 a 1.7 y alto > 1.7. En el presente estudio los estudiantes participantes mostraron niveles medios de ansiedad rasgo (M = 1.30 ± 0.58) y ansiedad estado (1.19 ± 0.65). La contingencia por COVID-19 pudo haber sido un factor que propiciara estos valores, ya que representó para los alumnos enfrentar una situación estresante, además de una percepción de amenaza e incertidumbre (Arribathi et al., 2021). El aislamiento, el distanciamiento social y el movimiento restringido pueden generar sentimientos de incertidumbre, soledad y miedo, lo que aporta a la sensación de ansiedad. Los estudiantes pudieron estar preocupados por inseguridad laboral y la tensión financiera debido a la recesión económica, lo que puede contribuir a aumentar el estrés. Además, el miedo a la infección y la preocupación por la salud de los seres queridos también juega un papel importante. Se ha reportado que las condiciones de salud mental preexistentes, especialmente los trastornos de ansiedad, se exacerbaron durante la contingencia (Sibley et al., 2020). El acceso reducido a los servicios de salud mental debido a las limitaciones de los sistemas de salud empeoró aún más la situación. La interrupción en la rutina y las actividades físicas, y un aumento significativo en el tiempo frente a la pantalla, también influyeron (ten Velde et al., 2021).
En el presente estudio se encontraron modelos predictivos significativos, pero con tamaños de efecto pequeños para ansiedad rasgo (R 2 = 0.084) y estado (R 2 = 0.104). Esto coincide con reportes de que las emociones más frecuentes de los alumnos durante la transición a e-learning fueron fue incertidumbre (59.5 %), seguido por ansiedad (50.7 %) y en tercer lugar nerviosismo (41.2 %), es decir, las tres más frecuentes fueron emociones negativas (Murphy et al., 2020). Estos resultados también van en línea con lo señalado por Valizadeh (2021), quién mostró que la transición a e-learning provocada por la pandemia de COVID-19 puede ser una causa de ansiedad. Esta relación se puede explicar por varias razones, como son preferencias personales, falta de conocimiento tecnológico, problemas de infraestructura tecnológica, preocupación porque otros vean el interior de su casa o escuchen las voces de su ambiente, ser grabados en las actividades, preocupación por largo uso de tecnología (Valizadeh, 2021).
Aunque las universidades debieron haber contado con plataformas educativas adecuadas para la transición a e-learning, una percepción baja de utilidad del sistema informático de la universidad puede causar elevación en la ansiedad de los alumnos (Murphy et al., 2020). Esta situación representa un reto tecnológico al alumno, experimentar problemas técnicos, como fallas en software, conectividad a internet, o pocas habilidades técnicas aportan a la problemática. Otro factor puede ser la falta de percepción de autoeficacia de los alumnos en habilidades tecnológicas. Si los estudiantes no se sienten competentes o cómodos en un entorno de aprendizaje en línea, baja la percepción de utilidad del e-learning y es probable que experimenten niveles más altos de ansiedad. Los entornos tradicionales de aprendizaje en persona ofrecen a los estudiantes la oportunidad de interactuar cara a cara con sus maestros y compañeros. Por el contrario, el e-learning a veces puede crear sentimientos de aislamiento, reduciendo su utilidad percibida y aumentando potencialmente la ansiedad. Otra razón puede ser la preocupación de los estudiantes por el potencial impacto de e-learning en su rendimiento académico, esto lleva a percibir el aprendizaje electrónico como menos útil y, en consecuencia, experimentar una mayor ansiedad. La necesidad de adaptarse a nuevas estrategias de aprendizaje, métodos de enseñanza y tipos de evaluación que supone la transición a e-learning por la pandemia de COVID-19 puede aumentar la ansiedad de los estudiantes.
Otro objetivo del presente estudio fue verificar si los niveles de ansiedad predicen los hábitos alimenticios. En el presente estudio se encontraron modelos predictivos significativos con tamaños de efecto pequeños para ansiedad rasgo (R 2 = 0.078) y estado (R 2 = 0.062) como predictores de hábitos alimenticios. Los resultados del presente estudio coinciden con los reportado por Bedoya-Cardona y Vásquez-Caballero (2019), que reportan que los niveles de estrés aumentan si el estudiante se encuentra ante una situación inesperada, que exige gran esfuerzo o sobrepasa la capacidad de afrontamiento, y que a su vez puede ser valorada como amenazante o estimulante, como lo fue tener que llevar a cabo clases virtuales debido al confinamiento, que no se consideran útiles para su desarrollo académico. Los aumentos ansiedad pueden llevar a los alumnos a consumo de estimulantes (tabaco, cafeína, fármacos), alteraciones del sueño y la alimentación. Según Duran-Galdo y Mamani-Urrutia (2021), quienes encontraron que por las exigencias académicas en la educación superior, los alumnos son vulnerables a los cambios, como la transición a e-learninig, afectando los hábitos alimentarios, la actividad física y el estrés académico, por lo que es probable que los estudiantes universitarios puedan presentar hábitos alimentarios inadecuados, como consumo excesivo de alimentos.
La ansiedad puede alterar los hábitos saludables de alimentación por un fenómeno denominado alimentación emocional, donde las personas consumen alimentos por comodidad en lugar de hambre (Chami et al., 2019). Es particularmente común tener antojos de alimentos con alto contenido de grasa, azúcar o salados, conocidos como “alimentos reconfortantes”, durante los períodos de mayor ansiedad. Estos alimentos pueden estimular el sistema de recompensa del cerebro, brindando un alivio temporal de la ansiedad, pero a largo plazo pueden conducir a hábitos dietéticos poco saludables (Ferreira et al., 2019). Otra razón son los patrones de alimentación alterados, lo que lleva a comidas irregulares y a comer en exceso (Kris-Etherton et al., 2021). La ansiedad provoca la activación de la rama simpática del sistema nervioso autónomo lo que conduce a niveles elevados de secreción de cortisol. Esto puede estimular el hambre y el deseo de alimentos ricos en calorías, lo que contribuye a hábitos alimenticios poco saludables (Di Polito et al., 2023). Las personas con altos niveles de ansiedad pueden comer rápidamente o no prestar atención a qué o cuánto están comiendo. Esto puede resultar en comer en exceso y elegir alimentos no saludables.
Contrario a lo esperado, en el presente estudio no se encontró relación entre niveles de AF y ansiedad. Esto difiere a lo reportado en la literatura científica, de que la AF tiene un impacto positivo en la reducción de la ansiedad en personas activas. El estudio de Morales-Beltrán et al. (2022) sugiere que la AF y el ejercicio regulares se relacionan con un mejor bienestar mental, incluida una reducción de los síntomas de ansiedad, incluso en situaciones de contingencia por COVID-19, donde la AF tiene un efecto modulador.
Durante la pandemia de COVID-19, la correlación usual entre la AF y la reducción de la ansiedad en universitarios pudo haber sido atenuada debido a varios factores. Uno de ellos es que los estudiantes pudieron haber experimentado niveles de estrés y ansiedad excepcionalmente altos debido a la incertidumbre sobre su futuro académico, preocupaciones sobre la salud, y el aislamiento social (Cao et al., 2020), Por otra parte, durante el confinamiento se produjeron cierres de gimnasios y espacios deportivos, lo que pudo haber llevado a cambios en las rutinas de ejercicio de los estudiantes (Lesser y Nienhuis, 2020) y haber eclipsado los beneficios potenciales de la AF. Por otra parte, la relación entre la AF y la ansiedad puede ser influenciada por factores individuales como predisposiciones genéticas, historia de salud mental, y respuestas al estrés. Esto significa que la AF podría ser más efectiva para algunas personas que para otras en el manejo de la ansiedad (Herring et al., 2010). Asimismo, la reducción en la interacción social, que es un componente significativo de la AF, podría haber afectado los beneficios en la salud mental (Aperribai et al., 2020). Por lo tanto, un enfoque multifactorial es necesario para entender la complejidad de la relación entre actividad física y ansiedad en este contexto excepcional.
El hecho de que la ansiedad rasgo y estado presenten colinealidad provoca que no se puedan ingresar como variables independientes en un modelo predictivo de regresión múltiple, lo que se considera como una limitación del estudio. Se vislumbran como futuras líneas de investigación explorar las causas por las que los niveles de AF no estuvieron relacionados con la ansiedad. Por otra parte, las relaciones encontradas entre percepción de utilidad de e-learning con ansiedad y esta a su vez con los hábitos alimenticios, abren la posibilidad de enfocarse en explorar estrategias específicas para mejorar la percepción de la utilidad de la educación en línea y examinar su impacto en la ansiedad y el bienestar general de los estudiantes.
Conclusiones
Los hallazgos del presente estudio evidencian la existencia de una relación significativa entre la percepción de utilidad de e-learning y los niveles de ansiedad, tanto rasgo como estado, así como entre los niveles de ansiedad y los hábitos alimenticios en la población estudiada. Los resultados sugieren que cuando los individuos perciben el e-learning como poco útil, es probable que se incrementen los niveles de ansiedad. A su vez, implica que niveles más altos de ansiedad pueden estar asociados con una mayor probabilidad de adoptar malos hábitos alimenticios.
Contrario a lo esperado, en el presente estudio no se encontró relación entre niveles de AF y ansiedad. Esto apunta a la necesidad de entender mejor los mecanismos por los que la AF puede modular la ansiedad y qué otros factores subyacentes pueden afectar esta relación.
Los resultados del presente estudio tienen implicaciones importantes para la formulación de políticas y estrategias de intervención en contextos educativos, especialmente en entornos de e-learning. Es fundamental que se implementen programas de apoyo psicológico y orientación nutricional para abordar estos aspectos de manera integral.
