En la actualidad, la situación de distanciamiento social impuesta por las autoridades de salud a nivel mundial, en la tentativa de contener el avance de la pandemia del COVID-19, llevó a modificaciones en las actividades cotidianas de la población. Así, la realización de trabajo en casa, oficina y actividades académicas remotas, está ocasionando incremento de la inactividad física y sedentarismo en las personas; como consecuencia, se da la disminución del gasto energético, consumo excesivo de alimentos hipercalóricos, estrés y ansiedad generados por el aislamiento, lo que lleva a un mayor riesgo de sobrepeso, obesidad, diabetes y enfermedades cardiovasculares en los adolescentes (Dunton et al., 2020).
La obesidad, antes de la pandemia, ya era considerada uno de los principales problemas de salud pública tanto en países desarrollados como en países en vías de desarrollo debido a la estrecha relación con el aumento de enfermedades como diabetes mellitus tipo 2, las cardiovasculares, neurodegenerativas y algunos tipos de cáncer (Duarte, 2015). Más aún, el exceso de peso influye negativamente en la función motora de la población infantil, provocando una disminución en su capacidad para desarrollar las habilidades motoras básicas (Guzmán-Muñoz et al., 2020).
En las últimas décadas, el sobrepeso y la obesidad en la infancia y la adolescencia se han incrementado en todo el mundo. Esta realidad se relaciona con la falta de actividad física, estilos de vida y comportamientos alimenticios poco saludables (Pardos-Mainer et al., 2021). La prevalencia del sobrepeso y la obesidad en la infancia y la adolescencia se ha aumentado del 4% en 1975 a más del 18% en 2016 a nivel mundial. Este incremento es igual en ambos sexos: el 18% en mujeres y un 19% en varones con sobrepeso (Organización Mundial de la Salud (OMS), 2020). En la misma línea, el sobrepeso y la obesidad en América Latina tiene una prevalencia del 50% en infantes de entre 5 y 9 años (Guzmán-Muñoz, et al., 2020). Se necesitan intervenciones integrales de actividad física y alimentación saludable en edades tempranas para su seguimiento, manejo, control del sobrepeso y la obesidad y, así, evitarlos en edades mayores (Starc y Strel, 2011).
La etapa de confinamiento tuvo un impacto negativo en la salud y estilo de vida de los niños, niñas y adolescentes, cambiando sus hábitos de alimentación, actividades diarias, reducción de la duración del sueño y la disminución de la actividad física, todos estos asociados con factores que contribuyen a la inactividad física y al prolongado tiempo frente a pantalla (Alvarado et al., 2021; Arévalo et al., 2020).
No obstante, la condición socioeconómica se muestra como un indicador que profundiza en las desigualdades sociales: en algunos hogares existe un incremento de tecnologías de información y comunicación (TIC) y en otros no, por lo que es importante considerar el efecto que tienen estas últimas en la población adolescente. Se requiere repensar del impacto psicosocial que esta situación va a generar a largo plazo en la salud física y mental (Bustos-Arriagada et al., 2021; Arufe et al., 2020; Łuszczki et al., 2021; Paterson et al., 2021; Tíscar-González et al., 2021; Yomoda y Kurita, 2021).
La práctica de actividad física por parte de los estudiantes es escasa, a pesar de los beneficios que brinda al organismo y, en este tiempo de pandemia, se ha restringido sustancialmente (R. Jiménez et al., 2021). La percepción familiar, los patrones de crianza, profesores, amigos, el ambiente social y escolar son importantes para la promoción de la salud y la actividad física en este grupo etario, ya que la formación de estilos de vida saludable en los escolares traerá, a futuro, una población adulta con salud (M. Jiménez et al., 2021; Lisboa et al., 2021).
En esa línea se planteó el objetivo de determinar la asociación directa entre la actividad física, tiempo frente al ordenador y horas de sueño, con el índice de masa corporal en adolescentes de 12 a 17 años de la región de Puno en Perú en tiempos de pandemia.
Metodología
El estudio asumió el enfoque cuantitativo, con un tipo de investigación no experimental y diseño trasversal.
Participantes
En el estudio participaron 465 adolescentes de las instituciones educativas secundarias públicas de la región de Puno, Perú que estuvieron en confinamiento durante 2 años (241 mujeres y 224 varones) comprendidas entre 12 y 17 años (14.14 ± 1.34). La muestra asumida es de tipo no probabilística intencionada (Hernández et al., 2006), de ámbitos urbanos ubicados a 3824 metros sobre el nivel del mar (m s. n. m). Como criterios de inclusión, se determinó que los escolares estén registrados en las nóminas de matrículas respectivas, asistencia de manera regular a su labor pedagógica y que no presenten un diagnóstico médico de condiciones de salud física o mental. Como criterios de exclusión, se planteó la negativa del padre, madre o tutor de familia a participar y estudiantes retirados. La investigación respetó en todo momento la normativa de la Declaración de Helsinki; además, se tiene la aprobación del Comité Institucional de Ética en Investigación n. 013-2022- (CIEI) de la Universidad Nacional del Altiplano, Puno. Perú.
Procedimiento
El mecanismo de recolección de datos comprendió la presentación de solicitudes a los directivos de las instituciones educativas secundarias públicas de la región de Puno, para la ejecución de la investigación; luego, se brindó la explicación a los directores de la finalidad de la investigación de manera virtual. Al tener el visto bueno y la autorización respectiva, se coordinó con los docentes, padres, madres y tutores de familia, dándoles a conocer el objetivo del estudio, así como también el consentimiento informado para lograr su participación de manera voluntaria y posterior firma del consentimiento de manera virtual. Los cuestionarios fueron diseñados con la herramienta Google Forms y se distribuyó electrónicamente por medio de los grupos de WhatsApp de los docentes con los padres de familia.
Los instrumentos utilizados fueron: el cuestionario de actividad física de Gómez-Campos et al. (2016), conformada por las dimensiones tipo, frecuencia, duración e intensidad de la actividad física. Se determinaron los niveles de actividad física por medio de una escala ordinal con los puntajes respectivos nivel de actividad física baja (˂ 22), moderada (23 a 34) y alta (≥ 35) con un Alfa de Cronbach de .918. El cuestionario de tiempo de permanencia frente al ordenador tomado de Boente et al. (2020) tuvo un Alfa de Cronbach .862. En ambos instrumentos se tuvo la validez de contenido, criterio y constructo de dos docentes investigadores que tienen publicaciones en el área, certificando su contenido y aplicabilidad de los instrumentos. Además, se socializaron con los apoderados de familia y adolescentes las orientaciones de las mediciones antropométricas de peso corporal y estatura de pie. Se procedió según el protocolo de la Sociedad Internacional de Avances en Cineantropometría (ISAK).
Análisis estadístico
Se ejecutó un análisis de normalidad para las variables estudiadas mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov para un n > 50 con un nivel de significancia del 95%. El estudio de la muestra cumplió con un análisis de la estadística inferencial; asimismo, se realizó un análisis de correlaciones de Rho de Spearman. También, los resultados en todo el proceso de la investigación fueron analizados de forma confidencial. El análisis de la estadística descriptiva sirvió para determinar las frecuencias y porcentajes; la estadística inferencial se utilizó para determinar la correlación entre las variables de estudio. Los análisis se realizaron en una hoja de cálculo de Excel versión 19, el cual permitió manipular los datos numéricos y el paquete estadístico SPSS-26 (Statistical Package for Social Sciences).
Resultados
En la Tabla 1, el 20.65% de mujeres se ubica en la escala de actividad física baja, en comparación con los varones 10.11%; los varones muestran mayor nivel de actividades de alta intensidad y moderada 9.89% y 28.17%, en contraste con las mujeres 6.67% y 24.52%, respectivamente. En la prueba de Chi-cuadrado, la frecuencia observada es diferente a la frecuencia esperada en los tres niveles de actividad física (baja, moderada y alta), determinándose un Chi-cuadrado de Pearson < .001.
Tabla 1 Resultados de la variable actividad física por sexo
| Niveles de actividad física | F | Mujer | Varón | Total |
| Baja | Frecuencia | 96 | 47 | 143 |
| Frecuencia esperada | 74 | 69 | 143 | |
| % | 20.65 | 10.11 | 30.75 | |
| Moderada | Frecuencia | 114 | 131 | 245 |
| Frecuencia esperada | 127 | 118 | 245 | |
| % | 24.52 | 28.17 | 52.69 | |
| Alta | Frecuencia | 31 | 46 | 77 |
| Frecuencia esperada | 40 | 37 | 77 | |
| % | 6.67 | 9.87 | 16.56 | |
| Total | Frecuencia | 241 | 224 | 465 |
| Frecuencia esperada | 241 | 224 | 465 | |
| % | 51.83 | 48.17 | 100.00 |
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 2 Pruebas de chi-cuadrado
| Valor | df | Significación asintótica (bilateral) | |
| Chi-cuadrado de Pearson | 20.298a | 2 | .000 |
| Razón de verosimilitud | 20.635 | 2 | .000 |
| Asociación lineal por lineal | 17.993 | 1 | .000 |
| N de casos válidos | 465 |
Fuente: Elaboración propia.
a.0 casillas (0.0%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 37.09.
En la Tabla 3, las mujeres tienen mayor tendencia de permanecer frente a la pantalla de un ordenador durante la semana; el 4.09% permanece más de 10 horas diarias, el 6.02% está de 8 a 9 horas y el 14.19% se ubica de 6 a 7 horas diarias. En contraste con los varones, 2.80% está más de 10 horas; el 4.95%, de 8 a 9 horas; y el 12.26%, de 6 a 7 horas diarias. Los varones permanecen más tiempo el fin de semana: el 1.72% permanece más de 10 horas; 2.80%, de 8 a 9 horas; otro 2.80% de 6 a 7 horas; el 6.67%, de 4 a 5 horas y el 17.42% de 2 a 3 horas. En comparación con las mujeres, donde el 0.65% permanece más de 10 horas; el 1.08%, de 8 a 9 horas; el 4.73%, de 6 a 7 horas; el 10.11%, de 4 a 5 horas; y el 19.35%, de 2 a 3 horas en un fin de semana. En la prueba de Chi-cuadrado las frecuencias observadas son diferentes a las frecuencias esperadas en el tiempo frente a la pantalla durante la semana y el fin de semana, estableciéndose un Chi-cuadrado de p > .05 y p < .05.
Tabla 3 Frecuencia de tiempo frente al ordenador en función del sexo
| Número de horas frente al ordenador | F | Tiempo frente al ordenador durante la semana | Total | Tiempo frente al ordenador un fin de semana | Total | ||
| Mujer | Varón | Mujer | Varón | ||||
| 0 a 1 hora diaria | Frecuencia | 28 | 25 | 53 | 74 | 78 | 152 |
| Frecuencia esperada | 27 | 26 | 53 | 79 | 73 | 152 | |
| % | 6.02 | 5.38 | 11.40 | 15.91 | 16.77 | 32.69 | |
| 2 a 3 horas diarias | Frecuencia | 37 | 43 | 80 | 90 | 81 | 171 |
| Frecuencia esperada | 41 | 39 | 80 | 89 | 82 | 171 | |
| % | 7.96 | 9.25 | 17.20 | 19.35 | 17.42 | 36.77 | |
| 4 a 5 horas diarias | Frecuencia | 63 | 63 | 126 | 47 | 31 | 78 |
| Frecuencia esperada | 65 | 61 | 126 | 40 | 38 | 78 | |
| % | 13.55 | 13.55 | 27.10 | 10.11 | 6.67 | 16.77 | |
| 6 a 7 horas diarias | Frecuencia | 66 | 57 | 123 | 22 | 13 | 35 |
| Frecuencia esperada | 64 | 59 | 123 | 18 | 17 | 35 | |
| % | 14.19 | 12.26 | 26.45 | 4.73 | 2.80 | 7.35 | |
| 8 a 9 horas diarias | Frecuencia | 28 | 23 | 51 | 5 | 13 | 18 |
| Frecuencia esperada | 26 | 25 | 51 | 9 | 9 | 18 | |
| % | 6.02 | 4.95 | 10.97 | 1.08 | 2.80 | 3.87 | |
| Mayor a 10 horas diarias | Frecuencia | 19 | 13 | 32 | 3 | 8 | 11 |
| Frecuencia esperada | 17 | 15 | 32 | 6 | 5 | 11 | |
| % | 4.09 | 2.80 | 6.88 | 0.65 | 1.72 | 2.37 | |
| Total | Frecuencia | 241 | 224 | 465 | 241 | 224 | 465 |
| Frecuencia esperada | 241 | 224 | 465 | 241 | 224 | 465 | |
| % | 51.83 | 48.17 | 00.00 | 51.83 | 48.17 | 100.00 | |
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 4 Pruebas de Chi-cuadrado
| Tiempo frente al ordenador durante la semana | Tiempo frente al ordenador un fin de semana | |||||
| Valor | df | Significación asintótica (bilateral) | Valor | df | Significación asintótica (bilateral) | |
| Chi-cuadrado de Pearson | 2,275a | 5 | 0.810 | 11,397a | 5 | 0.044 |
| Razón de verosimilitud | 2.280 | 5 | 0.809 | 11.645 | 5 | 0.040 |
| Asociación lineal por lineal | 1.184 | 1 | 0.277 | 0.129 | 1 | 0.719 |
| N de casos válidos | 465 | 465 | ||||
Fuente: Elaboración propia.
a.0 casillas (0.0%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 15.42. a. 0 casillas (0.0%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 5.30.
En la Tabla 5, respecto al tiempo de sueño, las mujeres duermen más de 10 horas equivalente, a un 11.83%; a diferencia de los varones, con 9.46%. El 28.17% de varones sobresale de 8 a 9 horas, en comparación con las mujeres 25.81%; el 12.26% de mujeres prevalece de 6 a 7 horas, en contraste con los varones, con 7.74%; y el 2.80% de varones duerme de 4 a 5 horas, a diferencia de las mujeres, con 1.94%.
Tabla 5 Tiempo de sueño por sexo en adolescentes en pandemia
| Horas | Mujer | Varón | Total | |||
| f | % | f | % | f | % | |
| De 4 a 5 horas | 9 | 1.94 | 13 | 2.80 | 22 | 4.73 |
| De 6 a 7 horas | 57 | 12.26 | 36 | 7.74 | 93 | 20.00 |
| De 8 a 9 horas | 120 | 25.81 | 131 | 28.17 | 251 | 53.98 |
| Mayor a 10 horas | 55 | 11.83 | 44 | 9.46 | 99 | 21.29 |
| Total | 241 | 51.83 | 224 | 48.17 | 465 | 100.00 |
Fuente: Elaboración propia.
En la Tabla 6, las mujeres tienen una prevalencia a la obesidad y al sobrepeso 5.81% y 23.66%, respectivamente; a diferencia de los varones, con 3.23% y 20.00%, respectivamente. Los varones preponderan en la escala normal 24.52%, en contraste con las mujeres 21.72% y, en la escala desnutrición, las mujeres prevalecen 0.65% en diferencia con los varones 0.43%
Tabla 6 Índice de Masa Corporal por sexo en adolescentes en pandemia
| Escala | Mujeres | Varones | Total | |||
| f | % | f | % | f | % | |
| Desnutrición | 3 | 0.65 | 2 | 0.43 | 5 | 1.08 |
| Normal | 101 | 21.72 | 114 | 24.52 | 215 | 46.24 |
| Sobrepeso | 110 | 23.66 | 93 | 20.00 | 203 | 43.66 |
| Obesidad | 27 | 5.81 | 15 | 3.23 | 42 | 9.03 |
| Total | 241 | 51.83 | 224 | 48.17 | 465 | 100.00 |
Fuente: Elaboración propia.
Según la correlación Rho de Spearman entre las variables actividad física y el tiempo frente al ordenador durante la semana, en adolescentes en pandemia con una confianza del 95%, la correlación es inversamente proporcional de negativa moderada de -0.055 y p > .05. En la asociación de la actividad física y el tiempo frente al ordenador en un fin de semana, la correlación es inversamente proporcional de negativa baja de -0.038 y p > .05. La relación entre la actividad física y el tiempo de sueño es inversamente proporcional negativa baja de -0.194 y p < .01. En la asociación entre la actividad física y el índice de masa corporal, la correlación es inversamente proporcional de negativa baja de -0.167 y p < .01. Se pudo determinar que, a menor actividad física en tiempos de pandemia, el tiempo de sueño varia y el IMC se incrementa.
Tabla 7 Correlaciones entre las variables actividad física con el tiempo frente al ordenador durante y el fin de semana, tiempo de sueño y el índice de masa corporal en adolescentes en pandemia
| AF | TFODLS | TFOFDS | TDSEC | IMC | ||||
| Rho de Spearman | AF | Coeficiente de correlación | 1.000 | -.055 | -.038 | -.194** | -.167** | |
| Sig. (bilateral) | . | .234 | .409 | .000 | .000 | |||
| TFODLS | Coeficiente de correlación | -.055 | 1.000 | .277** | .079 | .033 | ||
| Sig. (bilateral) | .234 | . | .000 | .091 | .475 | |||
| TFOFDS | Coeficiente de correlación | -.038 | .277** | 1.000 | .074 | -.015 | ||
| Sig. (bilateral) | .409 | .000 | . | .111 | .750 | |||
| TSEEC | Coeficiente de correlación | -.194** | .079 | .074 | 1.000 | .091* | ||
| Sig. (bilateral) | .000 | .091 | .111 | . | .049 | |||
| IMC | Coeficiente de correlación | -.167** | .033 | -.015 | .091* | 1.000 | ||
| Sig. (bilateral) | .000 | .475 | .750 | .049 | . | |||
Fuente: Elaboración propia.
*La correlación es significativa en el nivel 0.05 (bilateral
**La correlación es significativa en el nivel 0.01 (bilateral). AF: actividad física, TFODLS: tiempo frente al ordenador durante la semana, TFOFDS: tiempo frente al ordenador un fin de semana, TDSEC: tiempo de sueño en el confinamiento, IMC: índice de masa corporal
Nota.n = 465
Discusión
Los resultados evidencian que las mujeres, en este periodo de pandemia producido por el COVID-19, realizan un nivel de actividad física baja, en contraste con los varones; asimismo, los varones presentan mayor actividad física alta y moderada. Resultados similares fueron encontrados por Fuenzalida y Morales (2021), donde los adolescentes varones predominan en el nivel de actividad física moderada. Los resultados obtenidos coinciden con Bates et al. (2020), quienes señalan: ''el virus COVID-19 ha modificado los comportamientos de vida de los adolescentes durante las 24 horas, incluida la actividad física y el comportamiento sedentario” (p. 1).
Respecto a lo anterior, los efectos nocivos del confinamiento han producido inactividad física y comportamientos sedentarios en los escolares (Chambonniere et al., 2021; Ruíz-Roso et al., 2020). De igual manera, el sedentarismo se va incrementando gradualmente con la edad, mientras que la actividad física decrece y, consecuentemente, esta situación hace que el sobrepeso y la obesidad se vean incrementadas (Ortiz-Sánchez et al., 2021).
En las variables tiempo frente al ordenador durante la semana y el fin de semana durante la pandemia, las adolescentes predominan, permaneciendo desde 4 a más de 10 horas diarias frente al ordenador. Los resultados concuerdan con Fung et al. (2020), quienes mencionan: ''el excesivo tiempo frente a la pantalla se asocia con el sedentarismo, cambios en el peso, alimentación, sueño y bienestar psicológico” (p. 2). Hallazgos que permiten reflexionar respecto a la adicción temprana a los dispositivos electrónicos que van teniendo los escolares y, así, tomar decisiones que contribuyan en su salud integral.
De igual modo, los protocolos establecidos por el COVID-19 han influido negativamente en la permanencia frente a la pantalla, pues el excesivo tiempo que los escolares permanecen frente a la pantalla de un dispositivo electrónico genera inactividad física y sedentarismo, lo cual es preocupante, ya que a futuro podría traer problemas de salud (Hyunshik et al., 2021; Ostermeier et al., 2021; ten, 2021). Como se afirmó arriba, Moreno-Villares y Galiano-Segovia (2019) mencionan: ''es cada vez mayor el número de niños, niñas y adolescentes que usan un dispositivo electrónico y que las usan a edades más tempranas y por periodos prolongados” (p. 1235).
Por otra parte, más del 53.98% de la población adolescente duerme de 8 a 9 horas diarias; el 21.29% duerme más de 10 horas; el 20%, de 6 a 7 horas y el 4.73% de 4 a 5 horas. Resultados similares son encontrados en Bates et al. (2020), quienes señalan que ''el virus ha modificado los comportamientos durante las 24 horas del día, incluida la actividad física, el comportamiento sedentario y sueño entre los adolescentes de 13 a 17 años” (p. 1). Del mismo modo, los resultados del presente estudio coinciden con Becker y Gregory (2020), donde plantean: ''Apoyar a los escolares para que duerman bien por la noche es solo una de las formas en que podemos ayudarlos a afrontar los días inciertos que se avecinan” (p. 759).
De la misma manera, se muestra disminuciones significativas en la actividad física, aumentos en el comportamiento sedentario y alteraciones en los horarios de sueño y calidad del sueño en niños, niñas y adolescentes (Bates et al., 2020). Para el IMC, el 23.66% de las mujeres presentan sobrepeso y el 5.81% obesidad, mientras que los varones presentaron un 20.00% y 3.23% para el sobrepeso y obesidad respectivamente. Hallazgos similares son encontrados por Al Hourani et al. (2021), los cuales mencionan que ''el período de aislamiento por el COVID-19 se caracterizó por un aumento en el uso de dispositivos basados en pantallas, menor actividad física, ingesta descontrolada de alimentos y aumento de peso” (p. 1). Al mismo tiempo, se coincide con Jovanović et al. (2021), quienes señalan que ''el bloqueo del COVID-19 ha provocado un aumento en la proporción de sobrepeso y obesidad entre los escolares croatas que cambiaron su hábitos de estilo de vida para ser menos activos físicamente y pasan más tiempo usando dispositivos electrónicos” (p. 1).
Al contrario, una intervención educativa con actividad física basada en el juego, orientación nutricional y la colaboración de la familia mejoran la calidad de vida de los escolares con sobrepeso y obesos; asimismo, la actividad física, el ejercicio físico y la dieta influyen en la calidad de vida integral de los jóvenes, previenen en la aparición de malestares y sirven para el tratamiento de enfermedades crónicas prevalentes en la infancia y mejoran en el control metabólico de adolescentes diabéticos (Aguilar-Cordero et al., 2021; Alvarez-Pitti et al., 2020; Rivero et al. 2021). Razón por la cual se refuerza la necesidad de ampliar las posibilidades de incentivar estilos de vida más saludables en las que se incluya la actividad física (Carvalho et al., 2021).
Por otro lado, se necesita potenciar y valorar las clases de educación física desde el sector educación e instituciones formativas, empoderando al profesor de educación física en sus competencias profesionales, académicas, investigativas y digitales en entornos virtuales, por medio de la diversificación del movimiento en la educación virtual y, así, contribuir en el desarrollo de las competencias y capacidades motrices y motivar a mantener un adecuado peso corporal y el IMC en los adolescentes (Oñate-Navarrete et al., 2021).
Dicho lo anterior, los gobiernos deben replantear sus políticas sanitarias frente a la pandemia y urge implementar estrategias que aumenten la actividad física, reducir el sedentarismo, el tiempo frente a la pantalla, establecer una duración adecuada del sueño en los adolescentes, hábitos saludables y promover la salud mental desde la niñez por medio del apoyo de los apoderados de familia en el desarrollo de un estilo de vida saludable con una dieta equilibrada y ejercicio físico regular y, así, prevenir riesgos de salud a futuro (Chi et al., 2021; Hyunshik et al., 2021; Miravalls et al., 2020; Rossi et al., 2021).
En realidad, es importante mencionar que se requiere de más datos y análisis para afrontar y decidir ante futuros confinamientos sobre los cambios de estilos de vida, alimentación, al interior de las familias y sus implicancias en los escolares, dentro de las limitaciones que se tuvo. No se evaluó el perímetro abdominal, la ingesta de alimentos y los patrones de crianza, lo que hubiera permitido conocer el tipo de alimentación que tienen los adolescentes en este periodo de encierro. Además, se utilizaron cuestionarios autoenviados y la recopilación fue, en su mayoría, por métodos autoinformados, lo que es susceptible de sesgo de deseabilidad social. Se necesitan estudios longitudinales de seguimiento para establecer la causalidad de las variables estudiadas. Sin embargo, se consideran importantes los hallazgos obtenidos durante la pandemia, que permiten repensar sobre la actividad física, el tiempo frente al ordenador e IMC y, así, realizar acciones de prevención y promoción de actividades físicas saludables que vayan en beneficio de la salud integral de los estudiantes.
Conclusiones
Las adolescentes presentan niveles de actividad física baja en tiempos de pandemia en comparación con los varones; además, los varones predominan en la actividad física moderada y alta a diferencia de las mujeres. En la variable tiempo frente al ordenador durante la semana, más del 50% de los adolescentes pasan entre 4 a más de 10 horas diarias frente al ordenador de una pantalla, lo que podría acarrear problemas de salud no solo en la etapa de adolescencia sino en la etapa adulta. Respecto al tiempo de sueño de los escolares, predominan de 8 a 9 horas diarias. Referente al IMC, las mujeres evidencian mayor sobrepeso y obesidad con respecto a los varones. La correlación entre las variables actividad física y el tiempo frente al ordenador durante la semana, el fin de semana, tiempo de sueño y el índice de masa corporal en pandemia es inversamente negativa; se determinó que, a menor actividad física, el índice de masa corporal se incrementa. En verdad se requiere reflexionar sobre la responsabilidad que asumen los padres y madres de familia en los patrones de crianza y la formación de hábitos de vida saludable en los estudiantes, tanto en el hogar como en el vecindario, donde ellos tienen que ser el ejemplo en la realización de actividades saludables al interior de la familia y sociedad, creando espacios saludables de interacción y cooperación de los jóvenes con sus pares.














