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Revista del Hospital Psiquiátrico de
La Habana
Volumen 22 | Año 2025 | Publicación continua
ISSN: 0138-7103 | RNPS: 2030
_____________________________________________
Original
Factores asociados a síntomas de ansiedad y estrés
académico en estudiantes de Ciencias de la Salud
Factors Associated with Anxiety Symptoms and
Academic Stress in Health Sciences Students
Eduardo Antonio Hernández González1
Annier Jesús Fajardo Quesada2
Sialy de las Mercedes Rivera López1
Déborah Mitjans Hernández1
1Universidad de Ciencias Médicas de Pinar del Río. Facultad de Ciencias Médicas Dr. Ernesto Che Guevara de la Serna.
Pinar del Río. Cuba.
2Universidad de Ciencias Médicas de Granma. Facultad de Ciencias Médicas de Bayamo. Granma, Cuba.
Recibido: 06/09/2025
Aceptado: 20/09/2025
Editores: Salvador González Pal
Factores asociados a síntomas de ansiedad y estrés académico en estudiantes de Ciencias de la Salud
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Resumen
Introducción: la ansiedad y el estrés académico en estudiantes de ciencias de la salud
emergieron como problemas de salud pública universitaria, con prevalencias elevadas y
efectos sobre el rendimiento y el bienestar.
Objetivo: identificar factores asociados a síntomas de ansiedad y estrés académico en
estudiantes de ciencias de la salud.
Método: se realizó un estudio observacional, analítico y transversal en 550 estudiantes de
las ciencias de la salud en Cuba, mediante un cuestionario en línea que incluyó los
instrumentos GAD-7 y SISCO. El análisis de los datos empleó estadística descriptiva,
correlaciones, ANOVA, prueba de chi-cuadrado y una prueba post-hoc de Tukey (con un
nivel de significancia α=0,05).
Resultados: Se identificó una correlación positiva moderada y estadísticamente significativa
entre ansiedad y estrés (r=0,471; p<0,001). No se encontraron correlaciones con la edad ni
diferencias significativas por programa de estudios. El ANOVA reveló diferencias en los
niveles de estrés según el año de cursado (F=2,271; p=0,046), aunque la prueba de Tukey no
detectó pares específicos significativos. El análisis de chi-cuadrado mostró una asociación
sólida entre las categorías de ansiedad y de estrés (χ²=34,362; gl=6; p<0,001).
Conclusiones: La ansiedad y el estrés académico se encuentran interrelacionados. Su
distribución es homogénea entre las distintas carreras y grupos etarios, pero varía según el
año académico. Estos hallazgos respaldan la implementación de intervenciones universales
con especial énfasis en los cursos críticos y en la gestión de factores modificables.
Palabras clave: Ansiedad; Estrés académico; Estudiantes de Ciencias de la Salud; GAD-7;
SISCO; Correlación.
Abstract
Introduction: Anxiety and academic stress in health sciences students have emerged as
university public health problems, with high prevalence and effects on performance and well-
being.
Objective: To identify associated factors and describe the relationship between anxiety
(measured with the GAD-7) and academic stress (assessed with the SISCO) in health
sciences students.
Method: An observational, analytical, and cross-sectional study was conducted among 550
health sciences students in Cuba, using an online questionnaire that included the GAD-7 and
SISCO instruments. Data analysis employed descriptive statistics, correlations, ANOVA, the
chi-square test, and a Tukey post-hoc test (with a significance level of α=0.05).
Results: A moderate and statistically significant positive correlation was identified between
anxiety and stress (r=0.471; p<0.001). No correlations with age or significant differences by
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academic program were found. The ANOVA revealed differences in stress levels by year of
study (F = 2.271; p = 0.046), although the Tukey test did not detect significant specific pairs.
The chi-square analysis showed a strong association between the anxiety and stress
categories (χ² = 34.362; df = 6; p < 0.001).
Conclusions: Anxiety and academic stress are interrelated. Their distribution is
homogeneous across different programs and age groups, but varies by academic year. These
findings support the implementation of universal interventions with special emphasis on
critical courses and the management of modifiable factors.
Keywords: Anxiety; Academic stress; Health sciences students; GAD-7; SISCO;
Correlation.
Introducción
La salud mental de la población universitaria adquirió prioridad en salud pública por su
impacto en la retención, el rendimiento y el bienestar general; metaanálisis recientes estiman
que alrededor de un tercio de los estudiantes de pregrado presentan niveles elevados de
ansiedad, con variabilidad por región, disciplina y periodos (pandemia vs. postpandemia).(1,2)
Estas cifras han impulsado a universidades y responsables de políticas a instalar programas
de detección temprana, promoción de la resiliencia y servicios de apoyo accesibles, porque
la carga sintomática no solo afecta la experiencia formativa sino también futuros roles
profesionales que demandan tolerancia al estrés. Estudios multicéntricos muestran además
que las condiciones organizativas y las prácticas docentes pueden modular estas prevalencias,
lo que justifica abordar tanto factores individuales como estructurales en investigación e
intervención.(3)
La experiencia específica de estudiantes de ciencias de la salud combina exigencias
académicas intensas, contacto temprano con entornos clínicos y evaluaciones de alto
impacto, lo que incrementa la vulnerabilidad a estrés académico y síntomas ansiosos.(3,4) Esta
confluencia de factores puede repercutir en la seguridad, en la calidad del aprendizaje
práctico y en la salud ocupacional futura; por ello, caracterizar la co-ocurrencia y los factores
asociados resulta clave para diseñar programas de prevención y apoyo focalizados. Estudios
transversales y mixtos recientes enfatizan la necesidad de medir tanto fuentes del estrés como
manifestaciones y estrategias de afrontamiento para comprender la dinámica entre demandas
y recursos en estos estudiantes.(4,11)
Medir ansiedad con instrumentos breves y robustos facilita el cribado en gran escala; el
GAD-7, en particular, ha sido re-evaluado en los últimos años con evidencias psicométricas
que respaldan su validez y consistencia en poblaciones universitarias y latinoamericanas,
permitiendo comparaciones y seguimiento institucional.(5-7) Estas validaciones
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contemporáneas facilitan la interpretación de puntuaciones y la adopción de umbrales para
derivación clínica, sin desconocer que las medidas autoinformadas deben complementarse
con criterios funcionales y protocolos de confirmación. El empleo simultáneo de
instrumentos específicos para estrés académico y para sintomatología ansiosa es
metodológicamente recomendable para capturar la relación entre ambos constructos y para
priorizar intervenciones.
Investigar la relación entre ansiedad y estrés académico en estudiantes de ciencias de la salud
permite estimar la magnitud de la asociación, identificar factores modificables (higiene del
sueño, hábitos de estudio, percepción de carga) y orientar intervenciones temporizadas en
fases críticas del currículo (ingreso, transición a clínica, periodos de exámenes).(8-10)
Cuba cuenta con un sistema de salud único, con su propio sistema de enseñanza y plan de
estudios que se adapta periódicamente a las necesidades y exigencias del sistema nacional de
salud, por lo que cabe la posibilidad de que el estrés y la ansiedad en los estudiantes de la
salud cubanos no sea similar a los del resto del mundo. Por todo lo anterior y la falta de
estudios sobre el tema en Cuba o en sistemas similares se realiza la presente investigación,
con el objetivo de identificar factores asociados a ansiedad y estrés en estudiantes de ciencias
de la salud cubanos.
Métodos
Se realizó un estudio observacional, analítico, de corte transversal. La investigación se realizó
durante el mes de julio de 2025.
Población y muestra: la población estuvo conformada por 550 estudiantes de las carreras de
Medicina, Estomatología, Enfermería y otras afines a las ciencias de la salud cubanos. Se
incluyó a todos los participantes que completaron el cuestionario, por lo que no se aplicó
muestreo probabilístico.
Variables:
Las variables independientes fueron:
Horas de sueño (< 4 h, 4–6 h, 6–8 h, > 8 h)
Hábitos de estudio (< 2 h/día, 2–4 h, 4–6 h, > 6 h)
Antecedentes personales de trastornos psicológico (sí/no)
Percepción de carga académica (baja, media, alta)
Las variables dependientes fueron:
Nivel de ansiedad, medido mediante la escala GAD-7(8)
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Nivel de estrés académico, evaluado con la escala SISCO(9)
Instrumentos de medición:
Ansiedad: se utilizó la escala GAD-7 (Generalized Anxiety Disorder-7)(8), validada
internacionalmente para la evaluación de síntomas de ansiedad en población general. Consta
de 7 ítems con respuestas tipo Likert, que exploran la frecuencia de síntomas ansiosos durante
las dos semanas previas. El puntaje total varía entre 0 y 21 puntos, con la siguiente
clasificación:
Ansiedad mínima: 0–4 puntos
Ansiedad leve: 5–9 puntos
Ansiedad moderada: 10–14 puntos
Ansiedad severa: 15–21 puntos
El instrumento ha demostrado alta confiabilidad interna, con un coeficiente alfa de Cronbach
de 0,92. También ha mostrado sensibilidad del 89 % y especificidad del 82 % para el
diagnóstico de trastornos de ansiedad.
Estrés académico: se aplicó la Escala de Estrés Académico SISCO, desarrollada por Barraza
Macías 9, que evalúa tres dimensiones: fuentes de estrés, manifestaciones del estrés y
estrategias de afrontamiento. Para esta investigación se consideró el puntaje total resultante
de las tres dimensiones, con un rango total de 3 a 15 puntos. La clasificación se estableció de
la siguiente forma:
Bajo nivel de estrés académico: 3–7 puntos
Nivel moderado de estrés académico: 8–11 puntos
Alto nivel de estrés académico: 12–15 puntos
La confiabilidad de la escala fue evaluada mediante el coeficiente alfa de Cronbach,
obteniéndose un valor de 0,91, lo cual indica una alta consistencia interna.
Técnicas y procedimientos:
El cuestionario incluyó datos sociodemográficos y académicos, junto con los ítems
correspondientes a las escalas de ansiedad y estrés. Se diseñó en la plataforma Google Forms
y se distribuyó por medios digitales (Telegram y WhatsApp) para garantizar un amplio
alcance entre los estudiantes. La participación fue voluntaria y anónima.
Procesamiento y análisis estadístico:
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Los datos fueron exportados desde Google Forms a una base en Microsoft Excel los cuales
fueron tratados con las librerías de Python: Pandas, Statsmodels, Numpy y Scipy; se
manejaron los códigos con Visual Studio Code específicamente para el análisis estadístico
para describir los resultados de interés. Los gráficos se visualizaron con Matplotlib, y los
resultados tabulables se exportaron en formato Excel para su análisis. Se utilizó estadística
descriptiva (frecuencias absolutas, porcentajes, medias y desviaciones estándar) para
caracterizar a la muestra. Para el análisis bivariado se aplicó la prueba de Chi-cuadrado con
nivel de significación del 5 %. Se realizó el test post-hoc Tukey a las variables que el ANOVA
dio significativo. Se realizaron tablas cruzadas y matrices de correlacion para buscar
variables corelacionadas.
Aspectos bioéticos:
El estudio fue aprobado por el Comité de Ética de la Facultad de Ciencias Médicas de Pinar
del Río. Se cumplieron los principios de la ética en la investigación con seres humanos según
la Declaración de Helsinki. Se garantizó la confidencialidad, el anonimato y el uso exclusivo
de los datos con fines académicos.
Resultados
Se encontró una correlación positiva estadísticamente significativa, como se muestra en la
figura 1, entre los niveles de ansiedad (GAD-7) y estrés académico (SISCO) (r = 0.471, p <
0.001) en la muestra. Esta correlación moderada indica que a medida que aumentan los
niveles de ansiedad, tienden a aumentar también los niveles de estrés académico, sugiriendo
una relación bidireccional entre estos constructos psicológicos.
Figura 1. Correlación entre estrés académico (SISCO) y Ansiedad (DAD-7).
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No se observaron correlaciones significativas entre la edad y los niveles de ansiedad (r = -
0.042, p = 0.330) ni entre la edad y los niveles de estrés académico (r = 0.010, p = 0.811), lo
que sugiere que estas variables psicológicas se distribuyen de manera similar across
diferentes grupos etarios en la población estudiantil universitaria.
El análisis de correlación punto-biserial no mostró asociaciones significativas entre el año de
estudio y los niveles de ansiedad (rpb = 0.055, p = 0.197) ni con los niveles de estrés
académico (rpb = 0.062, p = 0.148). Sin embargo, el análisis ANOVA reveló diferencias
significativas en los niveles de estrés académico entre los diferentes años de estudio (F =
2.271, p = 0.046), aunque las pruebas post-hoc de Tukey no identificaron comparaciones
específicas estadísticamente significativas entre años particulares como se muestra en la tabla
1.
Tabla 1. Comparación múltiple de medias de Tukey HSD, FWER=0.05
group1
group2
meandiff
p-adj
lower
upper
reject
1
2
-0.5351
0.982
-2.7225
1.6523
False
1
3
0.1211
1.0
-1.9434
2.1857
False
1
4
0.5189
0.9761
-1.4728
2.5107
False
1
5
1.2715
0.4818
-0.7753
3.3183
False
1
6
-0.7823
0.9642
-3.5179
1.9534
False
2
3
0.6563
0.9126
-1.1914
2.5039
False
2
4
1.054
0.5277
-0.7119
2.82
False
2
5
1.8066
0.0548
-0.0212
3.6344
False
2
6
-0.2472
0.9998
-2.8231
2.3288
False
3
4
0.3978
0.9812
-1.2134
2.009
False
3
5
1.1504
0.3671
-0.5284
2.8292
False
3
6
-0.9034
0.9024
-3.3759
1.569
False
4
5
0.7526
0.7539
-0.8359
2.341
False
4
6
-1.3012
0.6366
-3.7132
1.1108
False
5
6
-2.0538
0.1615
-4.5115
0.4039
False
El análisis ANOVA no mostró diferencias significativas en los niveles de ansiedad (F = 1.820,
p = 0.107) ni en los niveles de estrés académico (F = 0.718, p = 0.610) entre las diferentes
carreras universitarias, sugiriendo que estas variables psicológicas se distribuyen de manera
homogénea across diferentes disciplinas académicas. Estos datos se muestran en la figura 2.
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Figura 2. Distribución de ansiedad y estrés por año y carrera
El análisis de chi-cuadrado reveló una asociación altamente significativa entre las categorías
de ansiedad y estrés académico (χ² = 34.362, gl = 6, p < 0.001). El mapa de color de la figura
3 de muestra que los estudiantes con ansiedad mínima presentan predominantemente niveles
bajos de estrés (63/91, 69.2%), mientras que aquellos con ansiedad moderada o severa
tienden a presentar niveles moderados o altos de estrés. Esta asociación sugiere que los
trastornos de ansiedad y el estrés académico están interrelacionados en la población
estudiantil.
Figura 3. Relación entre categorías de ansiedad y estrés
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Los análisis de chi-cuadrado no mostraron asociaciones significativas entre el año académico
y las categorías de ansiedad (χ² = 15.561, gl = 15, p = 0.412) o estrés (χ² = 8.475, gl = 10, p
= 0.583). Tampoco se encontraron asociaciones significativas entre la carrera universitaria y
las categorías de ansiedad (χ² = 11.543, gl = 15, p = 0.713) o estrés (χ² = 1.967, gl = 10, p =
0.997).
Discusión
La correlación moderada encontrada entre ansiedad y estrés académico sugiere una relación
robusta pero no repetitiva: el estrés académico actúa tanto como precursor como amplificador
de la sintomatología ansiosa, mientras que la ansiedad puede magnificar la percepción de
demandas y reducir la eficacia de afrontamiento. Metaanálisis y estudios transversales
recientes muestran patrones congruentes, señalando la bidireccionalidad potencial y la
importancia de intervenciones que combinen manejo del estrés con entrenamiento en
regulación emocional y habilidades de autorregulación.(1,3,12) Este enfoque integrado tiene
sentido práctico en contextos universitarios por su capacidad para actuar sobre procesos
cognitivos y conductuales que mantienen la comorbilidad entre ambos constructos.(1,3,12 ) Que
no se observaran diferencias por carrera respalda hallazgos multicéntricos que atribuyen la
experiencia de malestar psicológico más a factores situacionales compartidos (cargas
evaluativas, diseño del curso, modalidades docentes, expectativas institucionales) que a la
disciplina per se.(3,14) En consecuencia, las políticas efectivas deben combinar estrategias
universales (programas de promoción de bienestar y acceso a apoyo) con módulos orientados
a momentos de riesgo o a necesidades concretas de determinados cursos o prácticas, en vez
de segmentar por facultad de forma rígida. La homogeneidad entre carreras facilita
programas de amplio alcance y costo-efectivos.(3,14)
La ausencia de correlación significativa con la edad probablemente refleja la homogeneidad
etaria típica de cohortes de pregrado y la preponderancia de estresores académicos comunes
entre los estudiantes, hallazgo consistente con literatura que reporta efectos pequeños o nulos
por edad cuando se controlan variables contextuales.(15,11) Esto indica que la estratificación
por edad, sin más medidas contextuales, tendría escasa utilidad práctica; en cambio, focalizar
en condiciones de aprendizaje, apoyo social y estilos de vida comparte mayor potencial de
impacto poblacional. Por tanto, la priorización de intervenciones debería basarse en
evaluación de factores contextuales y de comportamiento, no en la edad. (15,11)
El resultado de ANOVA que indicó diferencias de estrés por año académico, con ausencia de
pares significativos en los análisis post-hoc, sugiere efectos modestos y solapamiento entre
cursos; la literatura explica este patrón por fluctuaciones asociadas a transiciones concretas
como el ingreso, inicio de prácticas clínicas, rotaciones y periodos de evaluación intensa,
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más que por una progresión lineal por año.(9,1) Esto orienta hacia intervenciones
temporizadas: programas de ajuste al ingreso, apoyos específicos durante la transición a la
clínica y refuerzos justo antes de los picos evaluativos, con el fin de maximizar la eficiencia
de recursos y la pertinencia de las acciones.( 9,1)
La asociación entre categorías de ansiedad y niveles de estrés (χ² significativo) confirma la
co-ocurrencia documentada en investigaciones recientes y sugiere que la convergencia de
categorías incrementa el riesgo de impacto funcional sobre el rendimiento y la intención de
abandono académico.(1,4,13) Por ello, los protocolos de cribado institucional podrían combinar
GAD-7 y SISCO-II para identificar alumnado en riesgo y diseñar rutas de atención
escalonada: psicoeducación y talleres para niveles leves, intervención breve y seguimiento
para niveles moderados, y derivación clínica para niveles altos. Este modelo escalonado
optimiza recursos y facilita evaluación del impacto.(1,4,13)
Entre los factores modificables, la calidad y duración del sueño emergen como determinantes
recurrentes en estudios 2023–2025: la mala calidad del sueño se asocia consistentemente con
mayores niveles de ansiedad y estrés académico en estudiantes de medicina y carreras
afines.(8-10) Intervenciones prácticas sobre higiene del sueño, gestión del tiempo y reducción
de uso nocturno de pantallas han mostrado efectos positivos sobre síntomas ansiosos y
cognitivos en ensayos y estudios observacionales; por tanto, integrarlas en programas
universitarios de bienestar constituye una medida de alta relación coste-beneficio.(8-10)
La robustez psicométrica reciente del GAD-7 y las normativas emergentes del SISCO-II en
contextos latinoamericanos respaldan su uso para cribado y evaluación de impacto en
intervenciones universitarias.(5,6,4) Recomendamos emplear protocolos estandarizados:
definir umbrales de corte locales, confirmar con entrevistas clínicas cuando proceda, y
complementar con indicadores funcionales (desempeño académico, ausentismo). El uso
consistente de instrumentos comparables permite monitoreo institucional y comparaciones
multicentro. (5,6,4)
Finalmente, la evidencia sobre intervenciones, desde mindfulness hasta reorganización
curricular, sugiere que tanto técnicas individuales (MBI, entrenamiento en afrontamiento)
como medidas estructurales (espaciado de evaluaciones, retroalimentación formativa, acceso
a asesoría) son necesarias para reducir la carga total y prevenir agotamiento y burnout, que
se han incrementado en periodo pandémico y postpandémia 12,16,14. Una política integrada
que combine promoción de autocuidado, apoyo psicosocial y ajustes curriculares ofrece la
mejor probabilidad de impacto sostenido.(12,16,14)
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Conclusiones
La relación entre ansiedad y estrés académico es robusta y bidireccional, donde factores
situacionales compartidos (como cargas evaluativas, transiciones académicas y la calidad del
sueño) emergen como determinantes más significativos que variables individuales como la
carrera o la edad en una cohorte universitaria homogénea; por tanto, las intervenciones deben
ser integradas y temporizadas, combinando estrategias universales de promoción del
bienestar (como higiene del sueño y regulación emocional) con apoyos específicos en
momentos de riesgo (transiciones o picos evaluativos), implementando un modelo de cribado
escalonado con instrumentos robustos como el GAD-7 y SISCO-II, y articulando tanto
técnicas individuales (mindfulness, manejo del estrés) como ajustes estructurales
(reorganización curricular, retroalimentación formativa) para optimizar recursos y lograr un
impacto sostenible y costo-efectivo en la población estudiantil.
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Agradecimientos
No se declaran agradecimientos.
Financiación
Los autores no recibieron financiación para el desarrollo de la presente investigación.
Conflicto de intereses
Los autores declaran que no existe conflicto de intereses.
Contribución de autoría
Conceptualización: Eduardo A. Hernández González
Curación de datos: Sialy de las M. Rivera López, Déborah Mitjans Hernández
Análisis formal: Annier J. Fajardo Quesada
Investigación: Todos los autores
Metodología: Eduardo A. Hernández González, Annier J. Fajardo Quesada
Factores asociados a síntomas de ansiedad y estrés académico en estudiantes de Ciencias de la Salud
Rev. Hosp. Psiq. Hab. Volumen 22 | 2025 | Publicación continua
Esta obra está bajo licencia https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.es_ES
Administración del proyecto: Eduardo A. Hernández González
Recursos: Eduardo A. Hernández González
Software: Annier J. Fajardo Quesada
Supervisión: Eduardo A. Hernández González
Validación: Eduardo A. Hernández González
Visualización: Eduardo A. Hernández González
Redacción – borrador original: Eduardo A. Hernández González, Annier J. Fajardo Quesada,
Eduardo A. Hernández González
Redacción – revisión y edición: Todos los autores.
