Introducción

Existe amplio consenso de que la actividad física, practicada de forma regular, mejora el estado de salud de niños, niñas y adolescentes. Los menores que son activos físicamente, en comparación a sus pares inactivos, presentan menor riesgo de enfermedad cardiovascular, mejor salud músculo-esquelética y menor presencia de síntomas de ansiedad y depresión, entre otros beneficios (^{Guthold et al., 2020}). Para que esto ocurra, estos deben cumplir la recomendación internacional de actividad física que establece la Organización Mundial de la Salud (OMS), lo cual determina la condición de ser activo físicamente (^{Bull et al., 2020}).

La OMS recomienda que niños, niñas y adolescentes de 5 a 17 años de edad realicen al menos 60 minutos diarios de actividad física de intensidad moderada a vigorosa (^{Bull et al., 2020}). Esta recomendación está alineada con el Plan de acción mundial sobre actividad física 2018-2030: más personas activas para un mundo sano, que proporciona un marco de acción y propone un conjunto de medidas normativas específicas para guiar a los Estados miembros a fin de que aceleren y aumenten las acciones para lograr mayores niveles de actividad física (^{World Health Organization, 2018}). Sin embargo, a pesar de la amplia aceptación de dicha recomendación en los países, la realidad actual deja bastante que desear acerca de su cumplimiento, lo que se ve reflejado en las altas cifras de inactividad física a nivel mundial.

En el mundo, el 80% de los adolescentes en edad escolar (11 a 17 años) son inactivos físicamente (un 85% de las niñas y un 78% de los niños), es decir, no cumplen la recomendación de la OMS (^{Guthold et al., 2020}). Las causas de este problema son diversas; entre ellas influyen características individuales y del entorno, por lo que es necesario un abordaje intersectorial (^{Ding et al., 2020}). Esta problemática se expresa aún con mayor fuerza en países de ingresos medios o bajos, como el caso de Chile.

Las cifras de inactividad física en la población escolar chilena son preocupantes. En el país, un 79.8% de los niños, niñas y adolescentes son inactivos físicamente (^{Aubert et al., 2018}), lo que, sumado al excesivo tiempo de pantalla y la poco saludable conducta alimentaria de esta población, generan un importante problema de salud pública (^{Aguilar Farías et al., 2018}). La influencia de estos hábitos en la población infantil nacional se ha estudiado por separado y se han reportado cifras preocupantes.

En Chile, entre un 45% y un 69% de los adolescentes está expuesto diariamente a pantallas durante dos o más horas (^{Aguilar-Farías et al., 2018}), lo que representa una de las principales formas de conducta sedentaria. Se ha sugerido una asociación inversa entre actividad física y conducta sedentaria en esta población (^{Ma et al., 2020}), contribuyendo estos factores de manera sustancial a la epidemia de malnutrición por exceso que sufre este grupo. A pesar de su importancia individual, es importante señalar la coexistencia en individuos inactivos físicamente, de un elevado tiempo de pantalla y mala conducta alimentaria.

En población adolescente brasileña se han observado asociaciones significativas entre inactividad física y conducta alimentaria menos saludable (^{Oliveira et al., 2018}). Así mismo, en población chilena se ha visto una conducta alimentaria más saludable en niños y niñas menos expuestos a la televisión, en comparación a quienes pasan más horas al día expuestos a esta pantalla (^{López et al., 2012}). Es importante considerar que actualmente en edades tempranas, niños y niñas están adquiriendo una conducta alimentaria que posibilita el desarrollo de sobrepeso y obesidad (^{Loayza et al., 2016}). Las distintas asociaciones entre los mencionados hábitos sugieren un efecto significativo de los hábitos de actividad física y alimentación sobre el estado nutricional de niños, niñas y adolescentes, lo cual se demuestra en distintos ensayos clínicos con intervenciones basadas en cambios de hábitos de vida saludable para incidir sobre el estado nutricional (DME=-0.97; IC95 %: -1.39 a -0.55; I2=90%; 19 ensayos, 23 comparaciones, 1234 participantes) (^{Rendo-Urteaga, 2017}). Sin embargo, no se han realizado estudios nacionales que identifiquen poblaciones definidas por la totalidad del conjunto de hábitos anteriormente mencionados, sino que se reporta cada uno por separado.

En estudios internacionales, se ha logrado identificar diversos conglomerados de niños, niñas y adolescentes definidos por distintas interacciones entre conducta alimentaria, tiempo de pantalla y actividad física (^{Leech et al., 2014}). Describir estas conductas, en conjunto, permite un análisis más integral de la población, ya que aporta información valiosa a la administración del sistema de salud. Dado el caso, más investigación nacional en el área contribuiría a una mejor toma de decisiones, ya que identificar perfiles de individuos asociados a esos conglomerados permitiría combatir el problema de la inactividad física más eficientemente.

Esta investigación tuvo como propósito analizar perfiles de niños, niñas y adolescentes clasificados según su actividad física, tiempo de pantalla y conducta alimentaria. En específico, se buscó identificar la existencia de conglomerados o grupos distintivos de estudiantes según las variables mencionadas y analizados para establecer diferencias entre ellos, considerando las mismas variables. Finalmente, se analizó si los grupos identificados poseían diferencias en algunas variables demográficas como sexo, edad, curso, establecimiento y sector de residencia (urbano o rural). Se espera que los resultados de este estudio permitan generar soluciones más eficientes para combatir la inactividad física a nivel comunal.

La promoción de un estilo de vida saludable con intervenciones que incluyan actividad física y conducta alimentaria saludable apropiadas para niños, niñas y adolescentes sigue siendo una meta prioritaria en Chile. Sin embargo, las regiones del país se comportan diferente, por lo que es necesaria más evidencia regional y local para combatir más eficientemente el problema; lo cual queda demostrado por los escasos avances en esta materia durante los últimos años. Los resultados de esta investigación se presentan como un insumo empírico que pueda apoyar la toma de decisiones e implementación de políticas públicas que ayuden a la mejor promoción de hábitos de vida saludable en la población estudiada.

Método

El presente estudio se desarrolló bajo un enfoque metodológico cuantitativo, enmarcado en un diseño no experimental, de corte transversal y descriptivo (^{Salkind, 2011}).

Muestra

Se consideraron datos de 1183 estudiantes de 9 a 18 años, un 52% de sexo masculino, quienes cursaban de 4° año básico (educación primaria) a 4° año medio (educación secundaria) en establecimientos educacionales de la zona urbana y rural de Lautaro, comuna ubicada en la región de La Araucanía, al sur de Chile. Esta región es la que presenta mayor población indígena (33.1%) y mayor pobreza por ingresos del país (17.2%) (Ministerio de Desarrollo Social, 2017). Para seleccionar a los participantes, se utilizó un muestreo no probabilístico por conveniencia. Se incluyó estudiantes que cumpliesen con las características sociodemográficas que se presentan en la tabla 1. No se excluyó ningún estudiante que quisiera participar de este estudio. El tamaño muestral permite extrapolar los resultados a la población estudiantil de referencia, de 6000 estudiantes aproximadamente.

Tabla 1 Características sociodemográficas de la muestra en frecuencias y porcentajes 

Nota. *Chi-cuadrado de Pearson p < 0.05. Se muestran los porcentajes por atributo, respecto a cada variable.

Análisis

El análisis de datos consideró diversas acciones: primero, previo al análisis, los datos fueron explorados para identificar valores perdidos y atípicos, propiciando así su correcto ingreso. Segundo, se aplicó un análisis de conglomerado jerárquico, utilizando el método de Ward considerando todas las variables, previa estandarización a puntaje z y análisis de multicolinealidad. Tras observar el dendograma generado después del agrupamiento, se decidió analizar tres grupos. Tercero, para analizar posibles diferencias entre los grupos identificados se aplicó la prueba Anova de una vía, considerando todas las variables. Posteriormente, se aplicaron las pruebas de Tukey y Games-Howell para comprobar un correcto agrupamiento. Cuarto, para determinar la dependencia entre variables sociodemográficas y la pertenencia a un grupo, se utilizó la prueba chi cuadrado de Pearson (X2), considerando un valor de p < 0.05 como criterio de significancia. Los análisis fueron realizados con el software estadístico IBM SPSS versión 22.

Tabla 2 Ítems de la Encuesta comunal de alimentación y actividad física, Lautaro 2017 

Resultados

El análisis de los datos mostró la existencia de 213 casos con valores perdidos, cuyos participantes fueron suprimidos de los análisis posteriores, y resultaron 1183 casos para el análisis final. No se identificaron valores atípicos. Previo al análisis de conglomerados, se realizaron diagnósticos de multicolinealidad no encontrándose correlaciones entre las variables mayores a Pearson =0.5. El análisis de conglomerado reveló la existencia de 3 grupos:¹ el grupo más saludable, el grupo menos saludable y el grupo regularmente saludable, observándose una relación de dependencia entre edad, establecimiento, curso, sector y pertenencia a un grupo determinado.

Se observó una mayor proporción de estudiantes de 9-10 años y menor proporción de estudiantes de 15-18 años en el grupo más saludable (p < 0.005). Además, existió mayor proporción de estudiantes del establecimiento 2 en el grupo menos saludable y menor proporción del establecimiento 2 y 3 en el grupo más saludable (p < 0.005). La proporción de los cursos de 4° a 6° básico fue mayor en el grupo más saludable y la proporción de estudiantes de 1° a 4° medio fue mayor en el grupo menos saludable (p < 0.005). El sector 1 y 3 mostró diferencias significativas en el grupo menos saludable (p < 0.005). El grupo regularmente saludable representó la mayoría de la muestra (tabla 3).

Tabla 3 Características sociodemográficas de los grupos en frecuencias y porcentajes 

Nota. *Chi-cuadrado de Pearson p<0.05. Se muestran los porcentajes por atributo, respecto a cada variable según grupo. Grupo más saludable (GMS); grupo menos saludable (GMeS); grupo regularmente saludable (GRS).

En el grupo más saludable fue posible distinguir mayor práctica de actividad física, menor tiempo de pantalla y mayor consumo de frutas, verduras y legumbres, como también se observó en el grupo menos saludable, mayor tiempo de pantalla, mayor consumo de carnes, comida rápida y bebidas azucaradas. Finalmente, en el grupo mayoritario, que corresponde al grupo regularmente saludable, se observó baja actividad física y menor consumo de frutas, verduras, carnes, comida rápida, bebidas y legumbres (tabla 4).

Tabla 4 Estadísticos descriptivos para cada hábito según cada grupo 

Nota. *HSD Tukey <0.05 entre todos los grupos. **HSD Tukey <0.05 entre GMS y los demás grupos. Se presentan las medias para cada grupo. Grupo más saludable (GMS); grupo menos saludable (GMeS); grupo regularmente saludable (GRS).

Tras estandarizar las escalas a puntaje z fue posible graficar los distintos valores de cada hábito según grupo, distinguiéndose un perfil más saludable en el grupo más saludable, uno menos saludable en el grupo menos saludable y un perfil más bien regular en el grupo regularmente saludable debido a la tendencia a valores bajos tanto en hábitos saludables y no saludables, siendo este grupo la mayoría de la muestra (figura 1).

Figura 1 Caracterización de grupos según hábitos expresados en puntaje z 

Discusión

Esta investigación buscó analizar perfiles de estudiantes, clasificados según actividad física, conducta alimentaria y tiempo de pantalla. Se identificaron tres grupos distintivos, los cuales se pueden asociar a tres perfiles de comportamiento relacionados con las variables indicadas. Hubo diferencias significativas entre todos los grupos en frecuencia semanal de actividad física, tiempo de pantalla diario, frecuencia de consumo de carnes, frutas, verduras, comida rápida y bebidas azucaradas. El grupo más saludable tuvo diferencias significativas con los demás grupos para el consumo semanal de legumbres, frecuencia de desayuno semanal y episodios de hambre en el último mes. No se encontraron diferencias significativas para las horas semanales de educación física ni para utilización de transporte activo al colegio. Los resultados muestran la existencia de una asociación significativa entre la pertenencia a un grupo y edad, establecimiento, curso y sector. No se encontró asociación significativa con sexo.

La actividad física fue mayor en el grupo más saludable (23.5 % de la muestra), cuyos integrantes promediaron 4.69 días por semana de práctica de actividad física, más cerca de la recomendación internacional que los demás grupos. Estos últimos preocupan, ya que apenas superaron tres días por semana. Unido a ello, y debido a que se usó una medición de autoreporte, hay que considerar una disminución en la validez de las respuestas, recordando también que la recomendación internacional exige una intensidad de moderada a vigorosa en la actividad física, lo cual no se cumple en esta medición, ya que se considera caminar dentro de las opciones para sumar actividad física. En el mundo, entre un 27 % y un 33 % de los niños, niñas y adolescentes cumplen la recomendación OMS de actividad física (^{Aubert et al., 2018}), cifra similar a la de Chile en la Encuesta Mundial de Salud Escolar de 2013, donde el 26.1 % de los estudiantes fue activo físicamente 5 o más días (^{Loayza et al., 2016}). En Punta Arenas, comuna del extremo austral de Chile, en contraste con Lautaro, los resultados de estudiantes de enseñanza media son ampliamente superiores, ya que ahí el 62.73 % de los individuos cumplen las recomendaciones OMS, a pesar incluso de ser población adolescente (^{Quintana et al., 2015}). Es necesaria más evidencia para poder realizar comparaciones más fidedignas con la realidad nacional e internacional.

Este estudio no presentó diferencias significativas en la distribución de los grupos según sexo. Sin embargo, ya ha sido reportada en la literatura una brecha favorable a los niños respecto a las niñas en actividad física, a escala mundial y nacional (^{Aguilar-Farías et al., 2018}). En la Encuesta Mundial de Salud Escolar de 2013, por ejemplo, se reportó un mayor porcentaje de niños activos que de niñas activas (^{Loayza et al., 2016}). Dentro de las causas principales que explican este fenómeno mundial se encuentra la impronta cultural asociada a la práctica deportiva, la cual ha sido permanentemente masculinizada, aunque esta tendencia ha disminuido en el último tiempo (^{Dosal et al., 2017}). Falta evidencia acerca de cómo se expresa el fenómeno de la brecha de género a escala local.

La edad ha sido reportada como una variable influyente en la práctica de actividad física. Los adolescentes acostumbran a disminuir su cantidad de actividad física (^{Leech et al., 2014}), como lo demuestra el reducido (11.9 %) de individuos del grupo más saludable que pertenece al tramo de 15 a 18 años (p < 0.05). Bajo esa misma lógica, los alumnos de cursos de educación básica tienden a moverse más, en contraposición a los de educación media, ya que solo un 12.6 % del grupo más saludable, el más activo, cursa este nivel. Estas diferencias entre cursos de educación básica y media se evidenciaron en la Encuesta Mundial de Salud Escolar de 2013 (^{Loayza et al., 2016}). Una de las variables que podría influir en este resultado es la reducción de horas de educación física en el currículo de la educación media técnico profesional chilena, lo cual ha significado una merma en la cantidad de actividad física semanal para los estudiantes. En este estudio, los encuestados de enseñanza media provienen casi exclusivamente del liceo técnico profesional de la comuna (establecimiento 3).

Se evidencia una asociación entre asistir a un determinado establecimiento y la pertenencia a cada grupo. Existió una menor proporción de estudiantes del establecimiento 3 (educación media) en el grupo más saludable, lo que se puede explicar por la edad, como se expuso en el párrafo anterior. En este estudio, no existieron diferencias entre el establecimiento privado (establecimiento 1) y los demás establecimientos públicos municipalizados, hallazgo que contrasta con los estudiantes de Punta Arenas, donde los pertenecientes a establecimientos privados presentan mayor actividad física (^{Quintana et al., 2015}). Lo anterior demuestra la existencia de dinámicas propias de cada comunidad escolar que determinan la posibilidad de romper una tendencia nacional. Sin embargo, es necesaria mayor evidencia sobre cómo la estructura y el ambiente escolar inciden en la actividad física y los hábitos de salud de los alumnos.

Se encontraron diferencias entre el sector urbano y el rural, presentando el sector 1, urbano, mayor proporción en el grupo menos saludable (el más expuesto a pantallas), y el sector 3, rural, menor proporción en el mismo grupo (p < 0.05). Una posible explicación es el mayor acceso a áreas verdes del escolar rural, pero esto no se midió y la clasificación territorial es más factible utilizarla para identificar cierto nivel socioeconómico (sector 2 y 3 de menor nivel socioeconómico). Se ha identificado fuerte participación del estudiante rural en actividades deportivas, con importante componente identitario (^{Schmuck, 2022}). El nivel socioeconómico ha evidenciado asociación con los niveles de actividad física y conducta sedentaria. La población de mayor ingreso generalmente presenta mejor acceso a la práctica deportiva (^{Aguilar-Farías et al., 2016}), lo cual tiene excepciones. Por ejemplo, en un estudio español que consideró estudiantes sevillanos de enseñanza secundaria no se encontró relación significativa entre actividad física y estatus socioeconómico (^{Lima-Serrano et al., 2015}). Se requiere más investigación para lograr una mejor identificación de los sectores que necesitan mayor prioridad de intervención.

El tiempo de pantalla fue más elevado en el grupo menos saludable (20.2% de la muestra), con valores que oscilaban entre tres a cuatro horas por día. Este resultado es inferior a lo encontrado en adolescentes brasileños, donde se ha observado hasta un 49.5 % de sujetos que están cuatro o más horas al día expuestos al celular durante los días de clases (^{Da Costa et al., 2020}). En general, un mayor tiempo de pantalla es más frecuente observarlo en los adolescentes. Es importante señalar que la recomendación internacional de no sobrepasar las dos horas no es cumplida por cerca de dos tercios de los niños, niñas y adolescentes a nivel mundial (^{Aubert et al., 2018}) y en este estudio el 55.6 % de los estudiantes del sector 1 pertenece al grupo menos saludable, grupo que, en promedio, sobrepasa esa recomendación. La digitalización ha contribuido a un uso masivo de aparatos electrónicos facilitando la vida en muchos aspectos, pero lamentablemente el abuso del tiempo de pantalla en esta edad podría ocasionar problemas de sueño, déficit atencional, de aprendizaje, obesidad y depresión (^{Reid et al., 2016}). A causa de este motivo, es necesario encontrar una solución a nivel local para lograr un justo equilibrio en el uso de aparatos electrónicos y así evitar el excesivo tiempo de pantalla.

Las cifras muestran una media cercana a 2.64 días de transporte activo al colegio (solo ida) sin diferencias significativas para su utilización entre los grupos. En Chile, solo entre un 8.9% y un 32.2 % de los estudiantes va o vuelve del colegio activamente (^{Aguilar Farías et al., 2018}). La evidencia es clara respecto a los beneficios de aumentar la cantidad de horas de esta conducta. Mayor transporte activo se asocia con menor adiposidad y riesgo de obesidad en adultos (^{Garrido-Méndez et al., 2017}). Se necesita investigar sobre barreras a nivel local para promover el transporte activo.

No se encontraron diferencias significativas para las horas de educación física entre los grupos. La media de estos fue de 2.18 días. En Chile, se definen 2 horas semanales de Educación Física desde 5° básico a 4° medio (^{Ministerio de Educación, 2020}). Si bien aumentar la cantidad de horas semanales de educación física podría mejorar el rendimiento académico, es más relevante mejorar su calidad (^{García-Hermoso et al., 2020}).

Los estudiantes más activos físicamente y menos expuestos a pantallas presentaron mejor conducta alimentaria. Un mayor consumo de frutas, verduras y legumbres en el grupo más saludable, el más activo físicamente, contrasta con un mayor consumo de carnes, comida rápida y bebidas en el grupo menos saludable, el más expuesto a pantallas (p < 0.05). Esta relación entre actividad física y buena conducta alimentaria, junto con sedentarismo y mala conducta alimentaria, se ha visto fortalecida por la actual pandemia debida al covid-19, demostrándose en población latinoamericana un mayor consumo de alimentos ultraprocesados durante el confinamiento (^{Ruiz-Roso et al., 2020}). Es necesaria más evidencia al respecto.

El consumo promedio de legumbres del grupo más saludable fue de 3.32 días por semana sobrepasando beneficiosamente la recomendación nacional de consumirlas dos veces por semana (^{González et al., 2018}). Se ha visto en otras poblaciones, donde también se ha realizado análisis de conglomerados, que el mayor conocimiento sobre los alimentos contribuye a una alimentación sana, propiciando, entre otros efectos, un mayor consumo de legumbres (^{Gámbaro et al., 2011}). Es necesaria más investigación para aumentar el consumo en los otros grupos.

El consumo de comida rápida en la muestra promedió poco más de una vez por semana, excepto en el grupo menos saludable, el más expuesto a pantallas y que tuvo una frecuencia de 1.84 días por semana, superior a los otros grupos (p < 0.05). En Chile, cerca de un 5 % de los estudiantes va tres o más veces por semana a restaurantes de comida rápida. Esta asociación entre mayor exposición a pantalla y peor alimentación ya se expuso previamente.

En promedio, en todos los grupos se declaró pasar hambre nunca o rara vez. Al respecto, es importante señalar la importancia de los programas de alimentación escolar, ya que, si bien todos los grupos en promedio declararon tomar desayuno en casa 4 a 6 días por semana, al ser una medición de autoreporte, los resultados no son del todo confiables y cualquier déficit en la alimentación probablemente está siendo subsanado en el establecimiento. Se recomienda tomar desayuno, pues diversos estudios han mostrado un efecto positivo sobre funciones cognitivas (^{Moreno et al., 2021}).

La dieta puede influenciar la práctica de actividad física y viceversa. Algunas investigaciones ya han logrado identificar un componente motivacional de la alimentación para la práctica de actividad física. En un grupo de adolescentes de Andalucía, España, quienes practicaron más actividad física, presentaron mayor adherencia a la dieta mediterránea, reducido consumo de alcohol e incremento de la motivación físico-deportiva (^{Mora et al., 2019}). La influencia de la alimentación en la motivación para realizar actividad física es un área poco explorada en población escolar de Chile, por lo que se requiere mayor investigación al respecto, aunque el presente estudio demostraría que los estudiantes que se alimentan mejor son más activos físicamente.

Este estudio posee las limitaciones propias de un diseño de corte transversal, por lo cual no es posible establecer relaciones causales. Junto con eso, las características de la muestra y el instrumento no permiten una extrapolación precisa de los datos. Por este motivo, se sugiere levantar datos de mejor calidad a nivel local para poder perfeccionar los análisis del problema de la inactividad física, la cual es limitada por diversas variables, no solo individuales, sino también del entorno físico y social (^{Ding et al., 2020}). La falta de algún elemento favorable en el entorno contribuye a generar un ambiente no propicio para la práctica de actividad física.