VIVE. Revista de Investigación en Salud
https://revistavive.org
Volumen 5 No. 14 mayo-agosto 2022
https://doi.org/10.33996/revistavive.v5i14.170
ISSN: 2664-3243
ISSN-L: 2664-3243
pp. 573 – 583
Síndrome visual informático en estudiantes
de Enfermería de una universidad pública peruana durante la emergencia
sanitaria
Computer visual syndrome in nursing
students of a Peruvian public university during the health emergency
Síndrome
da visão do computador em estudantes de enfermagem de uma universidade pública
peruana durante a emergência sanitária
Edwin Gustavo Estrada Araoz
gestrada@unamad.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-4159-934X
Jhemy Quispe Aquise
jhquispe@unamad.edu.pe
https://orcid.org/0000-0001-6339-3399
Sara Agripina Ttito Vilca
sttitov@unamad.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-0165-6493
Kharla Madelinth Pilco Arraya
kpilco@unamad.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-3310-9363
Universidad Nacional Amazónica
de Madre de Dios. Puerto Maldonado, Perú
Artículo recibido el 10 de agosto 2022 |
Aceptado el 20 de agosto 2022 | Publicado el 30 de agosto 2022
RESUMEN
La
emergencia sanitaria por COVID-19 forzó la virtualización de las actividades
que se realizaban de manera presencial (estudios, trabajo y socialización) para
cumplir con las disposiciones de aislamiento social obligatorio y evitar que
las tasas de contagio se incrementen. Por ello, fue necesario que las personas
se conecten constantemente a los dispositivos digitales. En ese sentido, el
objetivo de la presente investigación fue analizar los niveles de síndrome
visual informático en los estudiantes de una universidad pública peruana
durante la emergencia sanitaria por COVID-19. El enfoque fue cuantitativo, el
diseño no experimental y el tipo descriptivo transversal. La muestra estuvo
conformada por 145 estudiantes de la carrera profesional de Enfermería a quienes
se les aplicó el Cuestionario de Síndrome Informático (SVI-Q), instrumento con
adecuados niveles de confiabilidad y validez basada en el contenido. De acuerdo
a los resultados, el nivel de síndrome visual informático del 43,4% de los
estudiantes era moderado, del 33,8% era bajo, mientras que del 22,8% era alto.
Los principales síntomas que presentaron fueron el ardor o quemazón de los
ojos, el lagrimeo y el enrojecimiento ocular. Del mismo modo, se estableció que
algunas variables sociodemográficas y ergonómicas como el sexo, el tiempo de
exposición a los dispositivos y el uso de estrategias preventivas se asociaban
de manera significativa con el síndrome visual informático. Finalmente, se
concluyó que los estudiantes se caracterizaban por presentar niveles moderados
del síndrome visual informático, por lo que era necesario
la aplicación de estrategias preventivas para reducir su prevalencia.
Palabras clave: Trastornos
de la visión; Estudiantes; Educación a distancia; Coronavirus
ABSTRACT
The COVID-19
health emergency forced the virtualization of face-to-face activities (studies,
work and socializing) to comply with mandatory social isolation provisions and
prevent contagion rates from increasing. Therefore, it was necessary for people
to be constantly connected to digital devices. In this sense, the objective of
the present research was to analyze the levels of computer visual syndrome in
students of a Peruvian public university during the COVID-19 health emergency.
The approach was quantitative, the design was non-experimental and the type was
cross-sectional descriptive. The sample consisted of 145 nursing students who
were administered the Computer Visual Syndrome Questionnaire (SVI-Q), an
instrument with adequate levels of reliability and content-based validity.
According to the results, the level of computer visual syndrome of 43.4% of the
students was moderate, 33.8% was low, while 22.8% was high. The main symptoms
they presented were burning or stinging of the eyes, tearing and ocular redness.
Similarly, it was established that some sociodemographic
and ergonomic variables such as sex, time of exposure to the devices and the
use of preventive strategies were significantly associated with computer visual
syndrome. Finally, it was concluded that students were characterized by
presenting moderate levels of computer visual syndrome, so that the
implementation of preventive strategies was necessary to reduce its prevalence.
Key words: Vision disorders; Students; Distance education; Coronavirus
RESUMO
A emergência
sanitária COVID-19 forçou a virtualização das atividades presenciais (estudos,
trabalho e socialização) para cumprir as disposições obrigatórias de isolamento
social e evitar que as taxas de infecção aumentassem. Portanto, era necessário
que as pessoas estivessem constantemente conectadas aos dispositivos digitais.
Neste sentido, o objetivo da presente pesquisa foi analisar os níveis de
síndrome visual do computador em estudantes de uma universidade pública peruana
durante a emergência sanitária da COVID-19. A abordagem era quantitativa, o
projeto era não-experimental e descritivo, de corte
transversal. A amostra consistiu de 145 estudantes de enfermagem que receberam
o Questionário de Síndrome Visual Computadorizada (SVI-Q), um instrumento com níveis
adequados de confiabilidade e validade baseada no conteúdo. De acordo com os
resultados, o nível de síndrome visual do computador de 43,4% dos estudantes
era moderado, 33,8% era baixo, enquanto 22,8% era
alto. Os principais sintomas eram ardor ou picada nos olhos, lacrimejamento e
vermelhidão nos olhos. Da mesma forma, foi estabelecido que algumas variáveis sócio-demográficas e ergonômicas, como sexo, tempo de
exposição aos dispositivos e o uso de estratégias preventivas foram
significativamente associados à síndrome visual do computador. Finalmente,
concluiu-se que os estudantes se caracterizavam por níveis moderados de
síndrome visual do computador e que eram necessárias estratégias preventivas
para reduzir sua prevalência.
Palavras-chave: Deficiência visual; Estudantes; Educação à distância; Coronavírus
INTRODUCCIÓN
En los últimos años, las
tecnologías de la información y comunicación (TIC) se han extendido por todo el
mundo, lo cual ha modificado de manera drástica el comportamiento digital de las
personas, así como su estilo de vida (1). Actualmente, dicho contexto se tornó
más visible, ya que desde el año 2020, la emergencia sanitaria por COVID-19
provocó una serie de repercusiones, principalmente en el ámbito sanitario,
laboral, educativo, social y económico (2,3).
En el ámbito educativo
se dio una reforma bastante compleja que implicaba la virtualización forzada de
las clases a la cual los estudiantes se tuvieron que adaptar para acatar las
disposiciones de aislamiento social obligatorio decretada por el Gobierno y así
evitar el incremento de las tasas de contagio y víctimas mortales (4).
Entonces, para poder ser partícipe del proceso educativo fue necesario que los
estudiantes se conecten durante muchas horas a los dispositivos digitales (computadoras,
laptops, tables y celulares) para que desarrolles sus
actividades académicas. Dicha exposición continua a las pantallas de dichos
dispositivos suele causar varios problemas en la salud, tales como trastornos
músculo-esqueléticos, padecimientos dermatológicos y síntomas visuales (5)
entre los cuales destaca el síndrome visual informático (SVI).
El SVI, también conocido como fatiga visual digital, es
conceptualizado como una serie de síntomas musculares asociados a la visión que
son provocados por el uso constante de dispositivos con pantallas digitales,
como computadoras, laptops, tablets y celulares (6).
Los síntomas del SVI pueden clasificarse en cuatro categorías. La primera
categoría es el SVI astenópico, que incluye síntomas
de vista cansada, ojos cansados, adoloridos y secos. La segunda categoría es el
SVI relacionado con la superficie ocular e incluye sequedad, ardor, sensación
de arenilla y pesadez en los ojos relacionados con diferencias en la edad, el
sexo, los factores ambientales, la velocidad de parpadeo, el uso de lentes de
contacto y la duración de la exposición a los monitores.
La tercera categoría es
el SVI visual e incluye síntomas como visión borrosa, visión doble, lentitud en
el cambio de enfoque y presbicia. Finalmente, la cuarta categoría está asociada
a los síntomas extraoculares, principalmente dolor de
hombro, cuello y espalda (7).
Al respecto, existen
factores que podrían incrementar la frecuencia y severidad de SVI en los
estudiantes, como las condiciones de visión no corregidas, el contraste, la
pésima iluminación del ambiente de estudio, el deslumbramiento, el reflejo y
brillo de la pantalla de los dispositivos, las posturas y distancias hacia
ellos, los periodos de descanso, la ergonomía del lugar de trabajo, ciertas
condiciones de temperatura y humedad y las tareas visuales muy exigentes (8).
Ahora bien, el mayor uso
de pantallas digitales no solo aumenta las probabilidades de desarrollar el
SVI, sino también el síndrome de sobreuso ocupacional, una lesión en los dedos
y las muñecas ocasionada por movimientos repetitivos, dolor de cabeza y estrés
psicosocial. Actualmente, se estima que alrededor de 60 millones de personas
sufren de SVI a nivel mundial y que cada año se producen un millón de casos
nuevos (9). Del mismo modo, la prevalencia informada de SVI en la literatura es
variable y puede alcanzar hasta el 90%. Entre las medidas que pueden utilizarse
para reducir la prevalencia, así como la sintomatología están ajustar el brillo
de las pantallas en función a la luminosidad del ambiente, tomar descansos
mientras se utilizan los dispositivos, tener la pantalla al nivel del rostro,
tener la pantalla a una distancia mayor de 50 centímetros y utilizar filtros
antideslumbrantes (10).
Durante el periodo de la emergencia sanitaria por el COVID-19 se
llevaron a cabo diversas investigaciones en varios países, las cuales pretendieron
indagar acerca del SVI en estudiantes y llegaron a concluir que existía una
severidad, entre moderada y alta (5,11- 13). En Perú, son pocas las
investigaciones que se realizaron sobre el SVI, por lo que resulta relevante
indagar sobre dicha problemática de salud visual. Por ello, el objetivo general
de la presente investigación analizar los niveles de SVI en los estudiantes de
una universidad pública peruana durante la emergencia sanitaria por COVID-19.
MATERIALES Y MÉTODOS
El enfoque fue cuantitativo, debido a que se basó en la medición
numérica y la utilización de la estadística para determinar patrones de
comportamiento de los participantes. Respecto al diseño, fue no experimental,
ya que las variables no se manipularon de manera intencional, solo se
observaron. En cuanto al tipo, fue descriptivo transversal, puesto que se
desarrolló el análisis de las características de la variable SVI y debido a que
el proceso de recolección de datos fue realizado en un solo momento,
respectivamente (14).
La población fue constituida por todos los estudiantes de la
carrera profesional de Enfermería de una universidad pública peruana y la
muestra fue conformada por 145 estudiantes, cantidad que fue obtenida mediante
un muestreo no probabilístico por conveniencia. En ese sentido, del total de
participantes, el 47,6% eran varones y el 52,4% eran mujeres. Respecto al grupo
etario, el 58,6% tenían entre 16 y 20 años, el 22,1% entre 21 y 25 años, el
11,7% entre 26 y 30 años y el 7,6% de 31 a más años de edad. En cuanto al tipo
de dispositivo digital utilizado con mayor frecuencia, el 49,7% usaba una
computadora o laptop, el 37,9% un celular y el 12,4% una tablet.
Con relación al tiempo diario de exposición a los dispositivos digitales, el
51,7% se conectaba más de 9 horas, el 30,4% entre 7 y 9 horas y el 17,9% entre
4 y 6 horas. En lo que se refiere al uso de estrategias preventivas, el 73,1%
no las usaba, mientras que el 26,9% sí las ponía en práctica.
Tabla 1. Características
sociodemográficas y ergonómicas de la muestra.
Variables sociodemográficas |
n= 145 |
% |
|
Sexo |
Masculino |
69 |
47,6 |
|
Femenino |
76 |
52,4 |
Grupo etario |
De 16 a 20 años |
85 |
58,6 |
|
De 21 a 25 años |
32 |
22,1 |
|
De 26 a 30 años |
17 |
11,7 |
|
De 31 a más años |
11 |
7,6 |
Tipo de dispositivo digital utilizado con mayor
frecuencia |
Computadora o laptop |
72 |
49,7 |
Tablet |
18 |
12,4 |
|
|
Celular |
55 |
37,9 |
Tiempo diario de exposición a los dispositivos digitales |
De 4 a 6 horas |
26 |
17,9 |
De 7 a 9 horas |
44 |
30,4 |
|
|
Más de 9 horas |
75 |
51,7 |
Uso de estrategias preventivas |
Sí |
106 |
73,1 |
|
No |
39 |
26,9 |
En cuanto a la técnica, se recurrió a la encuesta. Por otro
lado, el instrumento de recolección de datos fue estructurado en Google Forms y estuvo compuesto por dos secciones. En la primera
sección se solicitó a los participantes información sociodemográfica (sexo,
grupo etario, tipo de dispositivo digital utilizado con mayor frecuencia,
tiempo diario de conexión y uso de estrategias). En la segunda sección se
aplicó el Cuestionario de Síndrome
Visual Informático (15)
adaptado al español (16). Es un instrumento de factor único que está
constituido por 16 ítems de tipo Likert (nunca, ocasionalmente y siempre). Sus
propiedades métricas fueron determinadas a través del proceso de validez basada
en el contenido y confiabilidad. En ese sentido, se determinó, a través de la
técnica de juicio de expertos, que el cuestionario presentaba un adecuado nivel
de validez (V de Aiken= 0.803). Por otro lado, la
confiabilidad se halló mediante una prueba piloto aplicada a 15 estudiantes y
por medio de la misma se determinó que el instrumento tenía un adecuado nivel
de confiabilidad (α= 0.833).
Este proceso de
recolección de datos fue realizado en el mes de octubre del año 2021. Para
ello, inicialmente, se solicitaron los permisos a las autoridades
universitarias correspondientes. Posteriormente, se invitó a los estudiantes
para que puedan participar y se les envió el link de la encuesta donde se les
explicó el objetivo de la investigación, se solicitó el consentimiento
informado y se les brindó las instrucciones para que puedan desarrollar los
ítems. La encuesta virtual tuvo una duración aproximada de 10 minutos y tras
corroborar la participación de los 145 estudiantes, se inhabilitó su acceso.
El análisis estadístico
descriptivo fue realizado mediante figuras y una tabla a través del uso del
Software SPSS V.25 y Microsoft Excel. Asimismo, es importante señalar que los
resultados inferenciales se obtuvieron mediante el uso de la prueba no
paramétrica Chi Cuadrado de Pearson (X2) debido a que también se buscó conocer
si el SVI se asociaba de manera significativa con las variables sociodemográficas
y ergonómicas propuestas.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
De acuerdo a la Figura 1, el 43,4% de los estudiantes tenían
niveles moderados del SVI, el 33,8% tenían niveles bajos y el 22.8% tenían
bajos niveles. Lo expuesto sería explicado por la continua exposición que
tienen hacia las pantallas de las computadoras, laptops, tables
y celulares para desarrollar sus actividades académicas y de socialización, lo
cual provocaría el aumento de las molestias visuales y oculares.
Figura 1. Niveles
de síndrome visual informático.
Los datos expuestos en la Figura 2 muestran de forma detallada
la sintomatología asociada al SVI. Se observa que los síntomas más frecuentes
reportados por los estudiantes universitarios fueron el ardor o sensación de
quemazón de los ojos, el lagrimeo, el enrojecimiento ocular, la dificultad para
enfocar la vista de cerca y la sensación de ver peor. Por otro lado, los
síntomas menos frecuentes fueron la visión borrosa, la visión doble, el dolor
ocular, el parpadeo excesivo y la percepción de halos de colores alrededor de
los objetos.
Figura 2. Sintomatología
asociada al síndrome visual informático.
Según la Tabla 2, algunas variables sociodemográficas y
ergonómicas como el sexo, el tiempo diario de exposición a los dispositivos
digitales y el uso de estrategias preventivas se asociaron de manera
significativa con los niveles del SVI (p<0,05). Lo manifestado indica que se
reportaron mayores niveles del SVI en estudiantes del sexo femenino, en quienes
que se conectaban más de 6 horas diarias a los dispositivos digitales y quienes
no usaban estrategias preventivas. Por otro lado, no se encontró asociación
significativa con el grupo etario y el tipo de dispositivo digital utilizado
con mayor frecuencia por los estudiantes (p>0,05).
Tabla 2. Asociación
entre los niveles del síndrome visual informático y las variables
sociodemográficas y ergonómicas.
Síndrome visual
informático |
|||||
Variables sociodemográficas |
Alto n (%) |
Moderado n (%) |
Bajo n (%) |
P |
|
Sexo |
Masculino |
9 (13,1) |
31 (44,9) |
29 (42,0) |
0,012 |
|
Femenino |
24 (31,6) |
32 (42,1) |
20(26,3) |
|
Grupo etario |
De 16 a 20 años |
18 (21,2) |
39 (45,9) |
28 (32,9) |
0,099 |
|
De 21 a 25 años |
8 (25,0) |
12 (37,5) |
12 (37,5) |
|
|
De 26 a 30 años |
4 (23,5) |
7 (41,2) |
6 (35,3) |
|
|
De 31 a más años |
3 (27,3) |
5 (45,4) |
3 (27,3) |
|
Tipo de dispositivo digital
utilizado con mayor frecuencia |
Computadora o laptop |
7 (9,7) |
35 (48,6) |
30 (41,7) |
0,119 |
Tablet |
6 (33,3) |
8 (44,5) |
4 (22,2) |
|
|
|
Celular |
20 (36,4) |
20 (36,4) |
15 (27,2) |
|
Tiempo diario de exposición a los dispositivos digitales |
De 4 a 6 horas |
3 (11,5) |
10 (38,5) |
13 (50,0) |
0,043 |
De 7 a 9 horas |
10 (22,7) |
23 (52,3) |
11 (25,0) |
|
|
|
Más de 9 horas |
20 (26,7) |
30 (40,0) |
25 (33,3) |
|
Uso de estrategias preventivas |
Sí |
19 (17,9) |
45 (42,5) |
42 (39,6) |
0,001 |
No |
14 (35,9) |
18 (46,2) |
7 (17,9) |
|
En los últimos años, el
SVI está siendo investigado con más frecuencia debido a las secuelas, tanto
oculares como extraoculares, que puede ocasionar, ya
que existe un uso generalizado de dispositivos digitales durante muchas horas
al día en personas de diversas edades. Por ello, en la investigación se buscó
analizar los niveles de SVI en los estudiantes de una universidad pública
peruana durante la emergencia sanitaria por COVID-19.
En primer lugar, se
halló que el nivel de SVI que caracterizaba a los estudiantes era moderado, lo
cual podría explicarse por la constante exposición que tienen a las pantallas
(computadoras, laptops, tablets y celulares) para
conectarse a clases y cumplir con sus responsabilidades académicas, que
provocaría a su vez una serie de sintomatologías como el aumento de las
molestias visuales y oculares y que afectaría su desenvolvimiento en las
actividades académicas, así como su bienestar y calidad de vida.
El resultado descrito
resulta relativamente atípico debido a que en diversos estudios se reportó una
alta prevalencia. En Perú, realizaron un estudio con el propósito de determinar
la prevalencia y variables sociodemográficas asociadas al SVI en estudiantes
universitarios durante la emergencia sanitaria y concluyeron que la dicha
prevalencia era alta (11). También en Perú, un grupo de investigadores indagó
sobre la presencia del SVI en estudiantes de una universidad privada y se
determinó que tres de cada cinco estudiantes universitarios presentaron dicho
padecimiento (5). En Colombia, también se realizó una investigación cuyo
propósito fue identificar la prevalencia del SVI en los estudiantes de la
carrera profesional de Medicina durante la Pandemia y llegaron a la conclusión
de que existía un alto nivel (17). Finalmente, en China se realizó un estudio
para conocer la prevalencia del SVI en estudiantes universitarios durante el
período del brote de SARS-CoV-2 y se concluyó que la prevalencia fue alta (18).
En la actualidad, en
muchas universidades se sigue manteniendo las clases virtuales y para ello es
necesario que los estudiantes estén conectados durante largas jornadas. Sin
embargo, muchas veces no se toma en cuenta las consecuencias que podrían causar
en su salud. Además del SVI, el estrés y los trastornos musculoesqueléticos
son frecuentes, por ello, resulta menester poner prácticas preventivas y
correctivas para disminuir su incidencia, tales como modificar el entorno de
trabajo, incluido el ajuste de la iluminación para evitar el deslumbramiento,
mantener una distancia saludable entre los dispositivos digitales y los ojos y
tomar descansos breves (19).
En cuanto a las
variables sociodemográficas, se determinó que el sexo de los estudiantes se
asoció de manera significativa con los niveles del SVI (p<0,05). En ese
entender, se encontró que existían niveles ligeramente superiores del SVI en
las mujeres que, en los varones, lo cual podría explicarse porque la disfunción
acomodativa y de vergencia
es más frecuente en las mujeres, lo que aumenta el riesgo de tener mayores
molestias visuales y oculares (11). El resultado descrito es coherente con los
hallazgos encontrados en una investigación realizada en Tailandia, donde se
determinó que los niveles del SVI fueron significativamente mayores en mujeres
que en los varones (20). Del mismo modo, guarda relación con los resultados de
una investigación realizada en India, donde se evaluó el impacto del
confinamiento en el uso de dispositivos digitales y las implicaciones para la
salud de la superficie ocular de los estudiantes. Concluyeron que el COVID-19
aceleró el deterioro de la salud ocular, especialmente de las mujeres (21).
Otro hallazgo relevante
indica que el tiempo diario de exposición a los dispositivos digitales se
asoció de manera significativa a los niveles del SVI (p<0,05). En ese
sentido, se determinó que existían mayores niveles del SVI en los participantes
que se conectaban a los dispositivos digitales de 7 a más horas diariamente.
Como se tiene conocimiento, las pantallas de los dispositivos emiten una
radiación electromagnética o luz azul de alta energía que suele estresar el
músculo ciliar del ojo. Entonces, mientras exista una exposición prolongada e
ininterrumpida hacia los dispositivos digitales, se evidenciarán de manera más
significativa los síntomas. El hallazgo descrito coincide con lo reportado en
una investigación realizada en España, donde buscaron estimar el SVI y su
relación con factores sociodemográficos en estudiantes universitarios.
Encontraron que un uso más prolongado de los dispositivos digitales para
estudiar se asoció con mayores niveles del SVI (22).
Finalmente, se determinó
que el uso de estrategias preventivas por parte de los estudiantes se asociaba
de manera significativa con los niveles del SVI (p<0,05). En virtud a lo
expuesto, quienes no ponían en práctica dichas estrategias presentaron mayores niveles
del SVI en comparación a los que sí lo hacían. Es necesario precisar que las
estrategias preventivas promueven la relajación de los músculos oculares y
brindan un cambio en el enfoque de los ojos, previniendo la fatiga ocular y la
sintomatología asociada al SVI. Resultados similares al expuesto fueron
reportados en un estudio en Etiopía, donde concluyeron que los estudiantes que
pusieron en práctica estrategias preventivas como los descansos o que regulaban
la iluminación de sus dispositivos tenían menos de probabilidades de
desarrollar SVI en comparación con sus contrapartes que no pusieron en práctica
ninguna medida preventiva (23).
La presente
investigación no estuvo exenta de limitaciones, tales como la homogeneidad de
los participantes, el tipo de muestreo utilizado, así como las características
del instrumento (ser autocumplimentado), lo cual no
permite realizar generalizaciones significativas y podría generar sesgos de
deseabilidad social o valoraciones subjetivas. Por ello, sería importante que
en las futuras investigaciones que se realicen se incremente la muestra,
incluyendo a estudiantes de otras carreras profesionales y universidades, y se
utilicen técnicas e instrumentos de recolección de datos complementarios que
permitan darle mucha más objetividad al proceso en mención.
CONCLUSIONES
Durante los últimos años, los dispositivos digitales se han
vuelto parte de nuestra vida, sin embargo, debido a su constante uso, más
personas suelen experimentar una serie de síntomas oculares conocidos como SVI.
Es así que en la presente investigación se determinó que los estudiantes se
caracterizaban por presentar niveles moderados del SVI. Del mismo modo, se
halló que dicho padecimiento se asociaba de manera significativa a algunas
variables sociodemográficas y ergonómicas como el sexo, el tiempo de exposición
a los dispositivos y el uso de estrategias preventivas. Por ello, resulta
necesario que se promueva la ejecución de estrategias preventivas como la
aplicación de la regla 20-20-20, la mejora de las condiciones ergonómicas, como
el uso de asientos adecuados, pantallas antirreflejos y el ajuste del brillo de
la misma. Asimismo, sería importante optimizar del tiempo de exposición de los
estudiantes a los dispositivos digitales para reducir sus horas de
conectividad.
REFERENCIAS
BIBLIOGRÁFICAS
1. Iqbal M, Said O, Ibrahim O, Soliman, A. Visual sequelae of computer vision syndrome: a cross-sectional
case-control study. J Ophthalmol.
2021; 2021:6630286. Disponible en https://doi. org/10.1155/2021/6630286
2. Estrada E, Paricahua J. Síndrome visual informático: un problema
emergente durante la emergencia sanitaria por COVID-19. Rev. Bras. Educ. Camp. 2022;7:e14516. Disponible en
http://dx.doi.org/10.20873/uft.rbec.e14516
3. Lizcano F, Arroyave F.
El ambiente, los desplazamientos y el riesgo cardiovascular en la pandemia por
COVID-19. Rev. Col. Card. 2020;27(3):160-165.
Disponible en https://doi. org/10.1016%2Fj.rccar.2020.05.001
4. Estrada E. Emotional exhaustion in
Peruvian university students during the COVID-19 pandemic. REVTEE.
2021;14(33): e16542. Disponible en
https://doi.org/10.20952/revtee. v14i33.16542
5. Fernández D, Soriano A, Galvez T, Agui N, Soriano D, Benites V. Síndrome visual informático en estudiantes universitarios de posgrado de una universidad privada de Lima, Perú. Arch Soc Esp Oftalmol. 2021;96(10):515- 520. Disponible en https://doi.org/10.1016/j.
oftale.2020.12.009
6. Yoshimura K, Morita Y, Konomi K, Ishida S, Fujiwara D, Kobayashi K, Tanaka M. A web-based survey on various symptoms of computer vision syndrome
and the genetic understanding based on a multi-trait genome-wide association
study. Sci Rep. 2021;11(1):9446.
Disponible en
https://doi.org/10.1038/s41598-021-88827-y
7. Alhasan A, Aalam W. Magnitude and determinants of computer
vision syndrome among Radiologists in Saudi Arabia: A national survey. Acad Radiol.
2021;S1076- 6332(21):00496-7. Disponible en
https://doi. org/10.1016/j.acra.2021.10.023
8. Lemma M, Beyene
K, Tiruneh, A. Computer vision syndrome and
associated factors among secretaries working in Ministry offices in Addis
Ababa, Ethiopia. Clin Optom.
2020;12:213-222. Disponible en https://doi.org/10.2147/opto. s284934
9. Gammoh Y. Digital eye strain and its risk factors among a university student
population in Jordan: A cross-sectional study. Cureus. 2021;13(2):e13575. Disponible en https://doi. org/10.7759/cureus.13575
10. Altalhi A, Khayyat W, Khojah
O, Alsalmi M, Almarzouki H.
Computer vision syndrome among Health Sciences students in Saudi Arabia:
Prevalence and risk factors. Cureus. 2020;12(2):e7060. Disponible en
https://doi. org/10.7759/cureus.7060
11. Estrada E, Paricahua
J, Zuloaga M, Gallegos N, Paredes
Y, Quispe R, Velásquez L. Prevalencia del síndrome visual informático en estudiantes universitarios peruanos durante la emergencia sanitaria por COVID-19. Arch. Venez.
Farmacología Terapéutica. 2022; 41(4):265–270. Disponible en http://doi. org/10.5281/zenodo.6945062
12. Huyhua S, Meléndez J, Odar C, Ruiz D, Tejada S. Síndrome visual informático y
estrés académico en estudiantes de enfermería durante el confinamiento por la
COVID-19. Revista de la Universidad del Zulia. 2021;12(35):572-583.
Disponible en https://doi. org/10.46925//rdluz.35.33
13. Dessie A, Adane F, Nega A,
Wami S, Chercos D. Computer
vision syndrome and associated factors among computer users in Debre Tabor Town, Northwest Ethiopia. J Environ
Public Health. 2018;2018:4107590. Disponible en
https://doi.org/10.1155/2018/4107590
14. Hernández R, Mendoza, C.
Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. México: McGraw-Hill; 2018.
15. Seguí M, Cabrero J, Crespo A, Verdú J, Ronda E.
Reliable and valid questionnaire was developed to measure computer vision
syndrome at the workplace. J Clin Epidemiol. 2015;68(6):662-673.
Disponible en https://doi. org/10.1016/j.jclinepi.2015.01.015
16. Molina M. Validación de
los analizadores visuales y determinación del síndrome visual informático en
trabajadores de la función pública valenciana. Universidad de Alicante; 2017.
Disponible en http://hdl.handle. net/10045/83007
17. Gerena L, Vargas L, Niño C, Uyaban G, Ballesteros Y. Prevalencia del síndrome visual
por computadora en los estudiantes de medicina de la ciudad de Tunja durante la
pandemia. Rev Colomb Salud Ocup. 2022;12(1):e7916. Disponible
en https://doi. org/10.18041/2322-634X/rcso.1.2022.7916
18. Wang L, Wei X, Deng Y. Computer vision
syndrome during SARS-CoV-2 outbreak in university students: A comparison
between online courses and classroom lectures. Front Public Health. 2021;9:696036. Disponible en
https://doi.org/10.3389%2Ffpubh.2021.696036
19. Das A, Shah S, Adhikari
T, Paudel B, Sah S, Das R,
Shah C, Adhikari P. Computer vision syndrome,
musculoskeletal, and stress-related problems among visual display terminal
users in Nepal. PLoS One. 2022;17(7):e0268356.
Disponible en https://doi.org/10.1371/journal. pone.0268356
20. Wangsan K, Upaphong P, Assavanopakun
P, Sapbamrer R, Sirikul W, Kitro A, Sirimaharaj N, Kuanprasert S, Saenpo M, Saetiao S, Khamphichai T.
Self-reported computer vision syndrome among Thai University students in virtual
classrooms during the COVID-19 pandemic: Prevalence and associated factors. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(7):3996.
Disponible en https://doi.org/10.3390/ ijerph19073996
21. Bahkir F, Grandee S. Impact of the COVID-19 lockdown on digital device-related
ocular health. Indian J Ophthalmol. 2020;68(11):2378-
2383. Disponible en https://doi.org/10.4103/ ijo.ijo_2306_20
22. Cantó N, Sánchez M, Ivorra B, Seguí
M. Computer vision syndrome prevalence according to individual and video
display terminal exposure characteristics in Spanish university students. Int J Clin
Pract. 2021;75(3):e13681.
Disponible en https://doi. org/10.1111/ijcp.13681
23. Tesfaye A, Alemayehu M, Abere
G, Mekonnen T. Prevalence and associated Factors of
computer vision syndrome among academic staff in the University of Gondar,
Northwest Ethiopia: An institution-based cross-sectional study. Environ Health
Insights. 2022;16:11786302221111865.
Disponible en https://n9.cl/fvhld
Conflicto
de Intereses. Los autores
declaramos que no existe conflicto de intereses para la publicación del
presente artículo científico.
Financiamiento. La
investigación fue autofinanciada.