Calidad de sueño, somnolencia diurna, higiene del sueño y estrés académico en estudiantes de un Instituto Superior de Lima

• Autor: Linares Weilg, Jorge Luis
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana Cayetano Heredia
• Repositorio: UPCH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/17107
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12866/17107
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Calidad de Sueño; Higiene del Sueño; Somnolencia Diurna; Estrés Académico; Ecuaciones Estructurales; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.01.00

El estrés académico se encuentra presente en los estudiantes de educación superior, a lo largo de todo el periodo de estudios, siendo influenciado a su vez por diversos factores, como la mala calidad de sueño, somnolencia diurna e higiene del sueño. El sueño es un proceso vital para el ser humano, motivo por el cual se deben tener los cuidados necesarios para mantener una buena salud física y psicológica, realizar adecuadamente las actividades cotidianas, así como afrontar las exigencias de la actividad académica a lo largo del tiempo. El presente estudio tiene como objetivo determinar la validez de un modelo que logre explicar la respuesta del estrés académico a partir de la calidad de sueño, somnolencia diurna e higiene del sueño en estudiantes de un instituto superior de Lima. El estudio es de nivel explicativo, enfoque cuantitativo, diseño no experimental de corte transversal, basado en un modelo de ecuaciones estructurales, para lo cual se aplicaron instrumentos validados para población peruana, en una muestra de 400 estudiantes. Los índices estadísticos de ajuste obtenidos son: GFI = .892, CFI = .866, RMSEA = .047 (IC 90% = .042 - .053), SRMR = .060, PARSIMONIA: PNFI = .687, PGFI = .754, CMIN/DF = 1.897. Los resultados permiten inferir que las variables relacionadas al sueño podrían estar afectando al estrés académico, el modelo total presenta un ajuste aceptable, aunque no todos los índices de ajuste sean óptimos desde una perspectiva estadística.