Cómo la actividad física se asocia con la calidad del sueño a través de la adicción al teléfono móvil y la rumiación en estudiantes universitarios

Resumen

Este estudio con 1.300 estudiantes muestra que el ejercicio físico se asocia con puntuaciones más bajas en PSQI, menor adicción al teléfono móvil y menor rumiación. La adicción al teléfono móvil y la rumiación forman una vía mediadora secuencial que vincula el ejercicio físico con la calidad del sueño, destacando factores conductuales y cognitivo-emocionales asociados con la calidad del sueño en estudiantes universitarios.

Resumen

El ejercicio físico está asociado con la calidad del sueño; sin embargo, los mecanismos subyacentes siguen poco explorados. Este estudio examinó si la adicción al teléfono móvil y la rumiación median la relación entre el ejercicio físico y la calidad del sueño entre los estudiantes universitarios. Se realizó una encuesta transversal entre 1.300 estudiantes universitarios de siete universidades. El ejercicio físico, la calidad del sueño, la adicción al teléfono móvil y la rumiación se evaluaron utilizando la Escala de Valoración de Actividad Física, el Índice de Calidad del Sueño de Pittsburgh, la Escala de Tendencia a la Adicción al Teléfono Móvil y la Escala de Ruminación, respectivamente. El ejercicio físico predijo negativamente la adicción al teléfono móvil, la rumiación y las puntuaciones de PSQI (β = -0,039, p < 0,01; β = -0,011, p < 0,01; β = -0,022, p < 0,01, respectivamente). Debido a que puntuaciones más altas de PSQI indican una peor calidad del sueño, esta asociación negativa sugiere una mejor calidad del sueño. La adicción al teléfono móvil predijo positivamente la rumiación y las puntuaciones PSQI (β = 0,388, p < 0,01; β = 0,244, p < 0,01, respectivamente), y la rumiación predijo positivamente las puntuaciones PSQI (β = 0,272, p < 0,01). El modelo de mediación en cadena que vinculaba el ejercicio físico con las puntuaciones PSQI a través de la adicción al teléfono móvil y la rumiación fue estadísticamente significativo. El ejercicio físico se asoció con una menor adicción al teléfono móvil y rumiación, lo que a su vez se asoció con puntuaciones más bajas de PSQI y, por tanto, mejor calidad del sueño. Estos hallazgos apoyan un modelo de mediación en cadena en el que la adicción al teléfono móvil y la rumiación explican parte de la relación entre el ejercicio físico y la calidad del sueño, y pueden informar intervenciones dirigidas a problemas de sueño en estudiantes universitarios.

Introducción

Los estudiantes universitarios, como población clave para el desarrollo nacional, han atraído durante mucho tiempo la atención en torno a su bienestar físico y mental, con un deterioro de la salud cada vez más^{evidente 1,2}. El progreso social y la creciente presión académica se han asociado con un deterioro de la calidad del sueño entre los estudiantes^{universitarios 3}. Según el Libro Blanco de Salud del Sueño de China 2024, la duración media del sueño entre los residentes chinos es de 6,75 horas, con un 28% que duerme menos de 6 horas; entre los estudiantes universitarios, el 51% se acuesta después de medianoche y el 19% después de las 2:00 de la madrugada, con una tasa de detección de trastornos del sueño del 23,8^%. Un sueño adecuado es esencial para el rendimiento académico y el bienestar general, mientras que un mal sueño se asocia con ansiedad, depresión, disfunción cognitiva y mayores riesgos^{para la salud 5}. Por tanto, identificar factores modificables asociados con la calidad del sueño es de gran importancia teórica y práctica.

El ejercicio físico es ampliamente reconocido como un factor importante asociado a la calidad del sueño. Una actividad física moderada y bien estructurada puede regular los ritmos circadianos, reducir el estrés y estabilizar estados emocionales, asociándose así con una mejor calidad del sueño 6,7,8,9,10,11. Sus efectos provienen de mecanismos fisiológicos y psicológicos combinados, incluyendo la reducción de la fatiga, la mejora del metabolismo energético, una mayor regulación emocional y una mejora en la función cognitiva. Sin embargo, los mecanismos específicos a través de los cuales el ejercicio físico se asocia con la calidad del sueño en los estudiantes universitarios siguen siendo insuficientemente comprendidos. También se ha demostrado que factores psicológicos negativos, especialmente la adicción al teléfono móvil y la rumiación, están asociados con la calidad del sueño^. El uso excesivo del smartphone antes de acostarse puede provocar dependencia y perturbar el sueño 13,14,15, mientras que la rumiación, caracterizada por pensamientos negativos repetitivos, aumenta la activación cognitiva e interfiere con la transición hacia un sueño ^reparador 16,17,18,19. A pesar de estos hallazgos, la investigación integrada que examina estos factores y sus mecanismos subyacentes sigue siendo limitada.

La calidad del sueño en los estudiantes universitarios está influida tanto por factores protectores como de riesgo, y los enfoques de un solo factor no explican completamente los patrones del mundo real. Por tanto, este estudio examina la relación entre el ejercicio físico y la calidad del sueño e investiga los roles mediadores de la adicción al teléfono móvil y el pensamiento rumiativo, con el objetivo de proporcionar una visión teórica y orientación práctica para la prevención e intervención de problemas relacionados con el sueño entre los estudiantes universitarios.

El ejercicio físico se refiere a la actividad física estructurada realizada regularmente con una frecuencia, duración e intensidad definidas para satisfacer necesidades físicas y psicológicas. Ha sido ampliamente reconocida como un enfoque eficaz para promover rasgos psicológicos positivos y un desarrollo físico y mental equilibrado entre estudiantes^{universitarios 20}. La participación en ejercicio físico se asocia con una mejora de la condición física al reducir la obesidad y la incidencia de enfermedades, y apoyar la salud general²¹. El ejercicio regular también se asocia con una mayor resiliencia, mejor calidad del sueño, reducción de conductas agresivas y adicción al teléfono móvil, así como una mayor conciencia sobre el bienestar mental^22.

El sueño desempeña un papel fundamental en la recuperación y en la regulación de las funciones físicas y mentales. Sin embargo, el rápido desarrollo socioeconómico y el uso generalizado de internet han incrementado la prevalencia de insomnio, retraso en el inicio del sueño y alteraciones del sueño relacionadas con el estrés. Un informe de 2020 indicó que casi la mitad de la población utiliza pantallas antes de dormir, con un 52,5% entre los nacidos en los años 90 y 2000, lo que contribuye a la disminución de la calidad del sueño^. Investigaciones adicionales muestran que los estudiantes universitarios duermen de media menos de 7 horas al día, con una tasa de privación de sueño del 34,7% y una prevalencia creciente de malos hábitos de sueño²⁴. Estos hallazgos ponen de manifiesto la importancia de estudiar la calidad del sueño en esta población.

Según la teoría de la regulación de neurotransmisores, el ejercicio físico estimula la liberación de neurotransmisores como la serotonina y la dopamina, que están estrechamente asociados con la regulación del estado de ánimo y los procesos del^{sueño 25}. Estos cambios pueden reducir el estrés, aliviar la ansiedad, mejorar el bienestar emocional, regular los ciclos de sueño y aumentar la duración del sueño profundo. Por tanto, el ejercicio físico se considera un enfoque importante asociado a la calidad del sueño²⁶. Los estudios empíricos muestran además que el ejercicio se asocia con una reducción de las emociones negativas y la rumiación, por lo que se vincula a mejores resultados en el sueño²⁷. La frecuencia moderada del ejercicio se ha asociado con mejoras en la calidad subjetiva del sueño, la duración del sueño y el funcionamiento^{diurno 28}, aunque algunos estudios informan de hallazgos inconsistentes, incluyendo una reducción en la calidad del sueño bajo ciertas condiciones. Además, actividades como la danza, los deportes grupales y de raqueta pueden asociarse con una mejora de la calidad del sueño al reducir el estrés ambiental y académico, mejorar la resiliencia y promover estados psicológicos positivos.

Hipótesis 1: El ejercicio físico se asocia con puntuaciones más bajas en PSQI entre los estudiantes universitarios, lo que indica una mejor calidad del sueño.

La adicción al teléfono móvil se refiere al uso excesivo de smartphones que afecta la cognición, las emociones, el comportamiento y el sueño, lo que puede afectar el funcionamiento social²⁹. La teoría de la autodeterminación propone que la autonomía, la relación y la competencia son necesidades psicológicas^{básicas 30}. Con el desarrollo de la tecnología de los smartphones, las aplicaciones móviles satisfacen cada vez más estas necesidades y, cuando no se satisfacen en la vida real, las personas pueden depender de los smartphones, lo que puede derivar en la adicción. El ejercicio físico puede reducir dicha dependencia satisfaciendo necesidades psicológicas mediante el control corporal, el logro y la interacción^{social 31}. Estudios empíricos indican que el ejercicio físico predice negativamente la adicción a los smartphones y puede servir como un enfoque eficaz 32,33,34.

Según la teoría de la inmersión, las aplicaciones y juegos móviles están diseñados para mantener la implicación mediante desafíos y recompensas progresivas, lo que puede llevar a la^{adicción 35}. Un compromiso excesivo reduce el autocontrol y distorsiona la percepción del tiempo, interfiriendo así con el sueño. La evidencia muestra que la adicción al teléfono móvil está asociada con una peor calidad del sueño 36,37,38,39.

Hipótesis 2: La adicción al teléfono móvil juega un papel mediador en la relación entre el ejercicio físico y la calidad del sueño de los estudiantes universitarios, como reflejan las puntuaciones PSQI.

El pensamiento rumiativo implica una concentración repetitiva en experiencias negativas y sus consecuencias, lo que conduce a un funcionamiento psicológico^{deteriorado 40}. La teoría de la neuroplasticidad sugiere que el ejercicio físico regular mejora la adaptabilidad neural y la regulación^{cognitiva 41}. El ejercicio se asocia con una mejor regulación emocional y una menor susceptibilidad a la^rumiación 42,43,44,45,46. Por el contrario, la rumiación aumenta la activación cognitiva y prolonga las respuestas al estrés, interrumpiendo así el sueño 47,48,49,50,51,52,53.

Hipótesis 3: El pensamiento rumiativo juega un papel mediador en la relación entre el ejercicio físico y la calidad del sueño de los estudiantes universitarios, como reflejan las puntuaciones PSQI.

La teoría de la autorregulación emocional enfatiza la capacidad de gestionar las respuestas emocionales. La adicción al teléfono móvil puede afectar esta capacidad y promover un afrontamiento desadaptativo, aumentando la^{rumiación 54}. El uso excesivo de smartphones puede amplificar emociones negativas y reforzar distorsiones cognitivas, contribuyendo aún más al pensamiento rumiativo 48,49,50,51,52,53,54,55,56.

Hipótesis 4: La adicción al teléfono móvil y el pensamiento rumiativo juegan un papel mediador en cadena en la relación entre el ejercicio físico y la calidad del sueño de los estudiantes universitarios, como reflejan las puntuaciones PSQI.

Investigaciones previas han examinado las relaciones entre el ejercicio físico, la calidad del sueño, la adicción al teléfono móvil y la rumiación, pero los resultados siguen siendo inconsistentes debido a diferencias en herramientas de medición, poblaciones y metodologías. Por tanto, se requiere un marco integral para aclarar estas relaciones. Basándose en la teoría de la adicción al teléfono móvil, la teoría de la rumiación y la literatura existente, se propone un modelo hipotético (Figura 1).

Figura 1: Modelo hipotético de mediación. Esta figura presenta el modelo conceptual propuesto que vincula el ejercicio físico, la adicción al teléfono móvil, el pensamiento rumiativo y las puntuaciones PSQI. Puntuaciones más altas de PSQI indican una peor calidad de sueño. Nota: n = 1.300. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Protocolo

Todos los procedimientos que involucraron a los participantes humanos se llevaron a cabo de acuerdo con los estándares éticos del Comité de Revisión de la Universidad de Ankang y la Declaración de Helsinki de 1964 y sus posteriores enmiendas. Se obtuvo la aprobación ética del Comité de Revisión de la Universidad de Ankang, Universidad de Ankang, China. No se asignó ningún número formal de aprobación. El estudio siguió procedimientos estrictos para proteger la confidencialidad de los participantes. Todos los participantes proporcionaron su consentimiento informado por escrito antes de participar. Las herramientas de investigación del protocolo se enumeran en la Tabla de Materiales. El preprocesamiento de datos y los análisis descriptivos se realizaron utilizando IBM SPSS Statistics 24.0. El modelado de ecuaciones estructurales y la evaluación del ajuste del modelo se realizaron utilizando IBM SPSS Amos 24.0. Se realizaron análisis de mediación y cadena utilizando el macro PROCESS (versión 3.5) con 5.000 muestras bootstrap.

1. Muestreo estratificado en conglomerados y reclutamiento de participantes

1. Identificar una región geográfica objetivo que abarque múltiples instituciones de educación superior acreditadas. Categorizar todas las universidades dentro de la región seleccionada en tres estratos distintos: universidades integrales, universidades normales (docentes) y universidades deportivas.
2. Selecciona un mínimo de cinco universidades en los estratos definidos utilizando un generador de números aleatorios para garantizar la diversidad institucional. Accede a los directorios oficiales de matrícula estudiantil de cada institución seleccionada.
3. Estratificar la población estudiantil dentro de cada universidad por año académico. Seleccionar aleatoriamente dos clases académicas intactas de cada año académico dentro de cada universidad para que sirvan como los principales grupos de muestreo.
4. Contacta con los instructores de los cursos o orientadores universitarios de los clústeres seleccionados y obtén autorización formal para el despliegue de encuestas.

2. Construcción y despliegue de encuestas digitales

1. Digitaliza la Escala de Valoración de Actividad Física-3 (PARS-3), la Escala de Tendencia de Adicción al Teléfono Móvil para Estudiantes Universitarios (MPATS), la versión china de la Escala de Respuestas Ruminativas (RRS) y la versión china del Índice de Calidad del Sueño de Pittsburgh (PSQI) en un cuestionario digital unificado utilizando la plataforma de encuestas online que aparece en la Tabla de Materiales. Configura la configuración de la encuesta para que requiera respuestas para todos los elementos y así evitar datos perdidos.
2. Inserta un formulario digital de consentimiento informado en la página inicial. Configura la lógica de la encuesta para terminar la sesión inmediatamente si se rechaza el consentimiento.
3. Genera enlaces URL únicos y códigos QR escaneables vinculados a la encuesta. Distribuye las URLs y los códigos QR a los estudiantes dentro de los grupos de muestreo seleccionados a través de los grupos de comunicación de la clase.
4. Configura la plataforma de encuestas para cerrar la recogida de datos tras un periodo de inscripción de 14 días. Exporta el conjunto de datos finalizado en formato de Valores Separados por Comas (.csv).

3. Importación y preprocesamiento de datos

1. Lanza el software de análisis estadístico. Navega a Archivo → Abrir → Datos e importar el conjunto de datos .csv.
2. Elimina cualquier fila en la que la desviación estándar de las respuestas en escala de Likert sea igual a cero, lo que indica comportamiento de línea recta. Identifica la variable que representa el tiempo de finalización y elimina cualquier fila con un tiempo de finalización inferior a 120 s.
3. Navega para transformar → reemplazar valores faltantes. Selecciona los elementos MPATS y RRS y aplica el método de imputación de la media en serie.
4. Excluir los ítems PARS-3 y PSQI de la imputación debido a sus estructuras de puntuación. Elimina casos con datos faltantes para estas variables.

4. Puntuación y cálculo variables

1. Navega para transformar → calcular variable. Introduce la fórmula Intensidad × (Duración − 1) × Frecuencia para calcular la puntuación PARS-3.
2. Navega para transformar → calcular variable. Introduce SUM(MPATS_1 to MPATS_16) para calcular la puntuación de adicción al teléfono móvil.
3. Navega para transformar → calcular variable. Introduce SUM(RRS_1 a RRS_22) para calcular la puntuación de rumiación.
4. Navega para Transformar → Recodificar en Variables Diferentes para puntuar los siete componentes PSQI (escala 0–3). Luego calcula la puntuación global del PSQI usando SUM(PSQI_C1 a PSQI_C7). Puntuaciones más altas de PSQI indican una peor calidad de sueño.

5. Evaluación de sesgos por métodos comunes

1. Navega para analizar → factor de reducción de dimensiones →. Mueve todos los objetos de escala a la caja de Variables.
2. Haz clic en Extracción. Establece el método en Componentes Principales. Selecciona un número fijo de factores e introduce 1.
3. Haz la prueba de un solo factor de Harman. Verifica que la varianza explicada por el primer factor sea menor al 40,0%.

6. Estadística descriptiva, estandarización y análisis de correlación

1. Navegar para analizar estadísticas → descriptivas → descriptivas. Mueve las variables calculadas a la caja de Variables.
2. Selecciona "Guardar valores estandarizados como variables" para generar puntuaciones Z.
3. Navega para analizar → correlacionar → bivariar. Mueve variables estandarizadas al cuadro de análisis y selecciona correlación de Pearson.

7. Análisis de mediación de cadenas mediante macro de regresión (Modelo 6)

1. Navega para Analizar → Regresión y lanza la macro de mediación. Asigna la variable PSQI estandarizada como Y.
2. Asignar la variable estandarizada PARS-3 como X. Asignar MPATS como primer mediador y RRS como segundo mediador.
3. Selecciona el Modelo 6. Habilitar efecto total, tamaño de efecto y coeficientes estandarizados.
4. Pon las muestras de bootstrap en 5000. Realiza el análisis para obtener intervalos de confianza del 95% para efectos directos e indirectos.

Resultados

Este estudio empleó un diseño transversal para explorar la actividad física de los estudiantes y los factores relacionados. Por lo tanto, se realizó una prueba de sesgo común antes del análisis. Se realizó un análisis factorial exploratorio en todos los ítems de la Escala de Adicción al Teléfono Móvil, la Escala de Pensamiento Ruminativo, la Escala de Valoración de Actividad Física y el Índice de Calidad del Sueño de Pittsburgh. El análisis reveló que siete factores tenían valores propio...

Discusión

Este estudio mostró que el ejercicio físico se asoció con puntuaciones PSQI mediante el efecto mediador de la adicción al teléfono móvil, indicando que la participación en el ejercicio físico se asoció con niveles más bajos de adicción al teléfono móvil y puntuaciones más bajas de PSQI, que indican mejor calidad del sueño, entre los estudiantes universitarios. Este hallazgo amplía la comprensión de las vías por las que la actividad física se asocia con la calidad del sueño y pone de reli...

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
IBM SPSS Amos	IBM	Versión 24.0	Modelado de ecuaciones estructurales y evaluación del ajuste del modelo
IBM SPSS Statistics	IBM	Versión 24.0	Preprocesamiento de datos, estadística descriptiva, análisis de correlación y análisis de regresión
Escala de tendencia a la adicción a teléfonos móviles para estudiantes universitarios	Xiong et al. (2012)57	N/A	Evaluación de la tendencia a la adicción a teléfonos móviles
Plataforma de encuesta en línea	Wenjuanxing	https://www.wjx.cn/	Construcción de cuestionarios digitales y recopilación de datos
Escala de calificación de actividad física-3	Liang (1994)58	N/A	Evaluación del nivel de ejercicio físico
Índice de calidad del sueño de Pittsburgh	Buysse et al. (1989)59; Liu et al. (1996)60	N/A	Evaluación de la calidad del sueño durante el mes anterior
PROCESS macro	Hayes (2022)61	Versión 3.5	Análisis de mediación y mediación en cadena basado en bootstrap
Escala de respuestas rumiantes	Nolen-Hoeksema (1991)47; Nolen-Hoeksema et al. (2008)40; Han & Yang (2009)72	N/A	Evaluación del pensamiento rumiante