Uso y abuso de redes sociales en pacientes con trastornos mentales

Abstract

Resumen

Introducción: El uso de las redes sociales ha aumentado considerablemente en Colombia y en el mundo, lo que ha despertado interés en la investigación. A pesar de los beneficios que trae consigo su uso, la investigación ha identificado una serie de problemáticas derivadas, como los síntomas adictivos. 
Objetivo: Medir la presencia de síntomas de adicción a redes sociales en una población clínica de pacientes atendidos en un centro especializado en la atención de trastornos mentales en Bogotá.
Métodos: Estudio observacional de prevalencia analítica (Cross-sectional). Recolección de información de fuente primaria, para lo que se utilizó el cuestionario ARS (Adicción a las Redes Sociales). El diligenciamiento y consolidación de la base de datos REDCap. El análisis de datos se realizó a través del software estadístico JAMOVI (Versión 2.3)
Resultados: Se encontró presencia de síntomas adictivos severos en cerca del 25% de los pacientes. Un promedio mayor de uso diario de redes sociales se asoció significativamente con la presencia de síntomas severos. Se presentó una correlación inversa entre la edad y la intensidad de los síntomas. Las redes con mayor riesgo de síntomas adictivos severos fueron TikTok, X/Twitter y LinkedIn. No se hallaron diferencias significativas por sexo, ni entre los grupos diagnósticos.
Conclusiones: Se presentan síntomas adictivos a redes sociales en una cuarta parte de pacientes con trastornos mentales atendidos en la institución. Se identificaron como posibles factores de riesgo de síntomas adictivos una menor edad, mayor frecuencia de uso diario y el uso de TikTok, X/Twitter y LinkedIn. Se requieren estudios replicativos con muestras más grandes, que comparen con población control para confirmar los factores de riesgo propuestos.

Summary

Introduction: Social media usage has significantly increased in Colombia and worldwide, sparking research interest. Despite the benefits it brings, research has identified a series of associated issues, such as addictive symptoms.
Objective: To measure social media addiction symptoms in a clinical population of patients treated at a tertiary referral medical center for psychiatry in Bogotá.
Methods: Analytical prevalence observational study (Cross-sectional). Data collection from primary sources using the ARS questionnaire (Social Media Addiction). Data entry and database consolidation using REDCap. Statistical analysis was conducted using the software JAMOVI (Version 2.3.).
Results: Severe addictive symptoms were found in approximately 25% of patients. A higher average daily use of social media was significantly associated with the presence of severe symptoms. An inverse correlation was observed between age and symptom intensity. The social media platforms with the highest risk of severe addictive symptoms were TikTok, X/Twitter, and LinkedIn. No significant differences were found by gender or among diagnostic groups.
Conclusions: Addictive symptoms to social media were present in one-quarter of patients with mental disorders treated at the institution. Possible risk factors for addictive symptoms were identified as younger age, higher daily usage frequency, and the use of TikTok, X/Twitter, and LinkedIn. Further studies with larger samples and with control groups are needed to confirm the proposed risk factors.