Introducción
el uso problemático de internet puede impactar el rendimiento académico de estudiantes de Medicina, pero pocos estudios en Latinoamérica han explorado esta relación mediante minería de datos. El objetivo fue clasificar el rendimiento académico según el uso problemático de internet en estudiantes de Medicina Humana latinoamericanos.
Material y métodos
análisis transversal utilizando el algoritmo de árbol de decisión CHAID en estudiantes de Medicina Humana de Perú, Paraguay y Cuba (n = 176). Se evaluó la capacidad predictiva del modelo mediante matriz de clasificación, calculándose sensibilidad, especificidad, valores predictivos positivos y negativos (VPP, VPN), razones de verosimilitud y odds ratio (OR). Se emplearon pruebas t de Student para comparar puntuaciones de autovaloración académica entre estudiantes con y sin uso problemático de internet, complementándolo con el cálculo del tamaño del efecto (d de Cohen).
Resultados
el algoritmo CHAID identificó que la principal variable asociada al rendimiento académico fue la frecuencia con la que perciben que su desempeño académico se ve afectado por el uso de internet (p < 0,001). El modelo clasificó correctamente 79,80 y 59,60% de estudiantes con bajo y buen rendimiento, respectivamente, con una precisión global del 73,30%. La sensibilidad fue 79,80%, especificidad 59,60%, VPP = 80,50% y OR = 5,85 (IC 95%: 2,66–12,87). Además, los estudiantes no afectados por el uso problemático de internet reportaron puntuaciones significativamente más altas en indicadores de rendimiento académico percibido (p < 0,001), con tamaños del efecto moderados a grandes.
Conclusiones
el árbol CHAID identificó una fuerte asociación entre la percepción de afectación del rendimiento académico por uso problemático de internet y bajo desempeño en estudiantes de Medicina Humana.
