RESULTADOS

 

Resultados y Discusión

La sección de Resultados y Discusión presenta los hallazgos obtenidos a partir del Test de Zung aplicado a estudiantes universitarios de la UNI, así como su interpretación en relación con la literatura existente. A través de un análisis cuantitativo, se identifican los niveles de ansiedad y los síntomas predominantes, lo que permite contextualizar la situación emocional de los estudiantes en el entorno universitario. Esta información sirve como base para reflexionar críticamente sobre las implicancias institucionales y la necesidad de implementar acciones preventivas basadas en evidencia.

🔹 Niveles Generales de Ansiedad

• Normal: 76.4%
• Ansiedad moderada: 18.8%
  
• Ansiedad severa: 3.6%
• Ansiedad máxima: 1.2%

📌 Interpretación: La mayoría de estudiantes se encuentra en niveles no clínicos, pero casi una cuarta parte muestra signos preocupantes que justifican atención preventiva.

💬 Estos resultados son consistentes con Valdivia et al. (2022), quienes reportaron cifras similares en poblaciones universitarias peruanas.

🔹 Síntomas Frecuentes Reportados

• Intranquilidad y nerviosismo: 50.8% (“a veces”)
• Alteración emocional: 65.6% (“a veces” y “con frecuencia”)
• Frecuencia urinaria elevada: 38.8%
• Pesadillas: 30.8%

📌 Interpretación: La ansiedad se manifiesta tanto en lo emocional como en lo físico. Estos hallazgos refuerzan la visión integral de la salud mental. 💬 Coinciden con Al-Maskari et al. (2024), quienes identifican expresiones somáticas como parte central de la ansiedad ante exámenes.

🔹 Análisis Cuantitativo

• Se usó Python y Excel para transformar respuestas en datos numéricos.
• Se empleó la escala de Zung y la tabla de conversión para categorizar los resultados.
• Los datos permiten prever niveles de riesgo y son base para el modelo predictivo.
• La puntuación total de cada estudiante fue clasificada según niveles clínicos estandarizados.

📌 Valor agregado: Esta digitalización e interpretación automatizada permitirá futuras aplicaciones en sistemas de alerta temprana.

📊 Tabla de valores numéricos para el Test de Zung

Aplicación futura: Esta base puede utilizarse para alimentar modelos predictivos de riesgo. Como afirma Elhindi et al. (2024), los algoritmos de machine learning pueden anticipar casos de ansiedad con alta efectividad.

🔹 Comentario Final

• Los resultados confirman una prevalencia moderada de ansiedad.
• El nerviosismo y la alteración emocional son síntomas comunes.
• Es necesario intervenir antes de que aumenten los niveles severos.
• La evidencia respalda el diseño de medidas específicas por facultad y por ciclo académico.

🔹 Implicancias y Recomendaciones

• La ansiedad moderada es un fenómeno extendido en la UNI.
• Existen síntomas persistentes con potencial de agravar la situación emocional.
• Se propone:
  • Fortalecer los servicios psicológicos.
  • Implementar sistemas de alerta temprana.
  • Capacitar a docentes en detección temprana de signos de ansiedad.

Conclusión: El cruce entre ciencia de datos y salud mental representa una oportunidad concreta para construir una universidad más inclusiva y emocionalmente saludable.