Technology Rain Journal
ISSN
: 2953-464X
Vol.5 Núm. 2 (Julio
–
Diciembre 2026),e171
https://technologyrain.com.ar/
Artículo de Investigación Original
Riesgos ergonómicos, fatiga visual y molestias musculoesqueléticas por uso de
dispositivos electrónicos en estudiantes de Ingeniería Industrial de la UNACH
Ergonomic risks, eye strain, and musculoskeletal discomfort associated with the use
of electronic devices among Industrial Engineering students at UNACH
Joseph Fernando Taipe Cruz
1[0009-0005-6029-8413]
, Edmundo Bolívar Cabezas Heredia
2[0000-0001-5708-
0054]
1 Universidad Nacional de Chimborazo
–
Facultad de Ingeniería
–
Ingeniería Industrial
–
Ecuador,
joseph.taipe@unach.edu.ec
2 Universidad Nacional de Chimborazo
–
Facultad de Ingeniería
–
Ingeniería Industrial
–
Ecuador,
ecabezas@unach.edu.ec
*Autor de correspondencia: Joseph Fernando Taipe Cruz;
joseph.taipe@unach.edu.ec
CITA EN APA:
Taipe Cruz, J. F., & Cabezas Heredia,
E. B. (2026). Riesgos ergonómicos,
fatiga
visual
y
molestias
musculoesqueléticas por uso de
dispositivos
electrónicos
en
estudiantes de Ingeniería Industrial de
la UNACH. Technology Rain Journal,
5(2).
https://doi.org/10.55204/trj.v5i2.e171
Recibido:
01 de octubre-2026
Aceptado:
05 de noviembre-2026
Publicado:
09 de noviembre-2026
Technology Rain Journal
ISSN:
2953-464X
Resumen.
El uso de dispositivos electrónicos en la formación universitaria plantea la
necesidad de caracterizar los síntomas visuales y las molestias musculoesqueléticas de sus
usuarios. El objetivo del estudio fue describir la frecuencia del síndrome visual
informático (SVI) y de las molestias musculoesqueléticas en estudiantes de Ingeniería
Industrial de la Universidad Nacional de Chimborazo y explorar la asociación entre género
y SVI. Se realizó un estudio cuantitativo, observacional, descriptivo y transversal con 78
estudiantes de una población de 285, seleccionados mediante muestreo no probabilístico
por conveniencia. Se aplicaron el Computer Vision Syndrome Questionnaire (CVS-Q) y
el Cornell Musculoskeletal Discomfort Questionnaire (CMDQ), y se calcularon
frecuencias, porcentajes y la prueba exacta bilateral de Fisher para género y SVI. Se
identificaron 66 estudiantes con SVI (84,62 %) y 12 sin SVI (15,38 %), utilizando el punto
de corte de seis o más puntos. El ardor ocular (92,31 %) y el dolor de cabeza (78,21 %)
fueron los síntomas visuales más frecuentes. Las molestias musculoesqueléticas
predominaron en el cuello (89,74 %), la espalda baja (75,64 %), la espalda superior (71,79
%) y el hombro derecho (65,38 %). Se observaron 41 hombres y 25 mujeres con SVI; no
se detectó asociación estadísticamente significativa por género (p = 0,521; V de Cramer
= 0,097). Los hallazgos orientan futuras evaluaciones preventivas. El diseño transversal y
la selección no probabilística impiden establecer causalidad o extrapolar estas frecuencias
a toda la población estudiantil.
Palabras clave:
Síndrome visual informático, Ergonomía, Molestias
musculoesqueléticas, Estudiantes universitarios, CVS-Q, CMDQ.
Los contenidos de este artículo están
bajo una licencia de Creative
Commons
Attribution
4.0
International (CC BY 4.0 )
Los autores conservan los derechos
morales y patrimoniales de sus obras.
Abstract:
Electronic device use in university education highlights the need to characterize
users’ visual symptoms and musculoskeletal discomfort. This study aimed to describe the
frequency of computer vision syndrome (CVS) and musculoskeletal discomfort among
Industrial Engineering students at the National University of Chimborazo and to explore
the association between gender and CVS. A quantitative, observational, descriptive, cross-
sectional study was conducted with 78 students selected from a population of 285 through
non-probability convenience sampling. The Computer Vision Syndrome Questionnaire
(CVS-Q) and the Cornell Musculoskeletal Discomfort Questionnaire (CMDQ) were
administered, and frequencies, percentages, and a two-
sided Fisher’s exact test for gender
and CVS were calculated. Sixty-six students met the CVS screening criterion (84.62%),
while 12 did not (15.38%), using a cutoff score of six or more. Eye burning (92.31%) and
headache (78.21%) were the most frequent visual symptoms. Musculoskeletal discomfort
was most commonly reported in the neck (89.74%), lower back (75.64%), upper back
(71.79%), and right shoulder (65.38%). CVS was identified in 41 men and 25 women. No
statistically significant association with gender was detected (p = 0.521; Cramer’s V =
0.097). The findings support further preventive assessments. The cross-sectional design
and non-probability sampling do not establish causality or support extrapolating these
frequencies to the entire student population.
Keywords:
Computer vision syndrome, Ergonomics, Musculoskeletal discomfort,
University students, CVS-Q, CMDQ.
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1. INTRODUCCIÓN
Las actividades de diseño, simulación y análisis de información en la formación universitaria
requieren interacción con dispositivos electrónicos. El estudio de esta interacción debe considerar
tanto las características del equipo y del puesto como las necesidades de sus usuarios. La ergonomía
aplicada al uso de computadoras ofrece un marco para analizar la comodidad y las exigencias
posturales de las tareas académicas (Ghadimi et al., 2023; Yu et al., 2018).
El síndrome visual informático (SVI), también denominado fatiga visual digital, comprende
síntomas oculares y visuales que pueden presentarse durante el trabajo con pantallas. Incluye ardor,
sequedad, lagrimeo, visión borrosa y cefalea. Su evaluación requiere distinguir el reporte de
síntomas de un diagnóstico clínico, porque el malestar puede involucrar factores de superficie
ocular, acomodación y visión binocular (Kaur et al., 2022; Sheppard & Wolffsohn, 2018).
La literatura describe una elevada frecuencia de síntomas en estudiantes universitarios,
aunque las estimaciones dependen del instrumento, la definición de caso y las características de
exposición. Los estudios de Altalhi et al. (2020) y Cantó-Sancho et al. (2021) permiten situar el
problema en poblaciones universitarias de otros países; sus resultados no constituyen estimaciones
de la población ecuatoriana. Los indicadores fisiológicos, como el parpadeo, también se han
explorado para complementar la evaluación basada en cuestionarios (Lapa et al., 2023).
Las molestias musculoesqueléticas constituyen una segunda dimensión de interés. Pattath y
Webb (2022) identificaron molestias relacionadas con el uso de computadoras en estudiantes
universitarios, principalmente en cuello y espalda baja. Yu et al. (2018) documentaron diferencias
posturales entre tabletas, portátiles y equipos de escritorio. Estos antecedentes justifican caracterizar
los síntomas, sin asumir que cualquier molestia observada sea atribuible exclusivamente al
dispositivo.
La evaluación mediante cuestionarios facilita la descripción de síntomas visuales y
corporales, pero exige identificar sus reglas de puntuación y su alcance. El CVS-Q fue desarrollado
y validado por Seguí et al. (2015). El CMDQ es un instrumento de tamizaje desarrollado en Cornell
University; su uso en distintas lenguas requiere considerar las propiedades de cada adaptación
(Cornell University, s. f.; Kreuzfeld et al., 2016).
En este contexto, el estudio se centró en estudiantes de Ingeniería Industrial de la
Universidad Nacional de Chimborazo (UNACH), en Riobamba, Ecuador. Los antecedentes de
Pattath y Webb (2022) sobre molestias vinculadas al uso de computadoras y de Cantó-Sancho et al.
(2021) sobre síntomas visuales permiten situar ambas dimensiones del problema. La contribución
del presente trabajo consiste en describirlas en una misma muestra de estudiantes de ingeniería y
aportar una distribución anatómica que permita priorizar evaluaciones preventivas en ese entorno
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académico. Esta caracterización local no demuestra una asociación entre ambos conjuntos de
síntomas. El objetivo fue describir la frecuencia del SVI y de las molestias musculoesqueléticas, la
distribución de las principales molestias según género y la asociación exploratoria entre género y
SVI.
2. METODOLOGÍA / MATERIALES Y MÉTODOS
Diseño y participantes
Se realizó un estudio cuantitativo, observacional, no experimental, descriptivo y de corte
transversal, con un análisis exploratorio de asociación entre género y SVI. Los cuestionarios se
aplicaron en un único momento, sin manipular las variables ni implementar una intervención. Esta
aproximación permite describir frecuencias de síntomas, pero no establecer su secuencia temporal
ni relaciones causales (Setia, 2016). La recolección se realizó durante el primer trimestre de 2026
mediante cuestionarios en línea administrados en español.
La población de referencia estuvo constituida por 285 estudiantes de primero a octavo
semestre. Participaron 78 estudiantes de tercero, séptimo y octavo semestre, equivalentes al 27,37
% de esa población. Se utilizó un muestreo no probabilístico por conveniencia, basado en la
disponibilidad y aceptación voluntaria de los estudiantes durante el periodo de recolección. Esta
selección no garantiza representatividad estadística de la población de referencia.
El tamaño final correspondió a los estudiantes disponibles que aceptaron participar durante
el periodo de recolección. Al tratarse de una selección por conveniencia, no se atribuye a la muestra
un margen de error probabilístico ni un nivel de confianza de representatividad poblacional.
Instrumentos y puntuación
El CVS-Q evalúa la frecuencia y la intensidad de 16 síntomas oculares y visuales. Se
multiplican ambas puntuaciones para cada síntoma y el producto se recodifica: 0 se transforma en
0; 1 o 2, en 1; y 4, en 2. La puntuación total corresponde a la suma de los 16 valores recodificados.
Se considera un caso positivo para el tamizaje del SVI cuando la puntuación es igual o superior a 6;
los valores inferiores a 6 se clasifican como negativos. Esta clasificación no reemplaza un examen
optométrico u oftalmológico (Seguí et al., 2015; Sheppard & Wolffsohn, 2018).
El CMDQ se empleó para describir molestias en 18 regiones corporales, considerando
frecuencia, intensidad e interferencia con las actividades. La Figura 1 presenta el diagrama utilizado.
La puntuación por región se obtiene multiplicando las tres dimensiones; las ponderaciones de
frecuencia y sus categorías se muestran en la Tabla 1. El instrumento permite localizar y graduar
malestar percibido y no diagnostica trastornos musculoesqueléticos (Cornell University, s. f.).
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Fig. 1.
Diagrama corporal de regiones anatómicas evaluadas mediante el CMDQ.
Nota. Adaptado de Kreuzfeld et al. (2016), https://doi.org/10.1186/s12995-016-0100-2, bajo licencia CC BY 4.0.
El uso del CMDQ en otro idioma o población debe considerar la adaptación empleada.
Kreuzfeld et al. (2016) evaluaron la versión alemana y Aydın (2023) lo aplicó a personal académico
en educación a distancia; estos antecedentes no equivalen a una validación del instrumento en los
estudiantes de la UNACH.
Tabla 1.
Ponderaciones de frecuencia, intensidad e interferencia del CMDQ.
Frecuencia
Puntuación
Intensidad
Puntuación
Interferencia
Puntuación
Nunca
0
Ligeramente
incómodo
1
No
1
1-2 veces por
semana
1.5
Moderadamente
incómodo
2
Interfiere
ligeramente
2
3-4 veces por
semana
3.5
Muy incómodo
3
Interfiere
sustancialmente
3
Todos los días
5
Varias veces al día
10
Nota. Ponderaciones de frecuencia basadas en las instrucciones de Cornell University (s. f.). El producto permite graduar el
malestar por región; no constituye por sí mismo una categoría diagnóstica.
Tabla 2.
Escalas, recodificación, clasificación y codificación de variables del CVS-Q.
Bloque
Dimensión o variable
Categoría o entrada
Puntuación o código
CVS-Q frecuencia e
intensidad
Frecuencia
Nunca
0
CVS-Q frecuencia e
intensidad
Intensidad
Moderada
1
CVS-Q frecuencia e
intensidad
Frecuencia
Ocasionalmente
1
CVS-Q frecuencia e
intensidad
Intensidad
Intensa
2
CVS-Q frecuencia e
intensidad
Frecuencia
Frecuentemente o siempre
2
CVS-Q recodificación
Producto frecuencia ×
intensidad
0
0
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Bloque
Dimensión o variable
Categoría o entrada
Puntuación o código
CVS-Q recodificación
Producto frecuencia ×
intensidad
1
1
CVS-Q recodificación
Producto frecuencia ×
intensidad
2
1
CVS-Q recodificación
Producto frecuencia ×
intensidad
4
2
Clasificación SVI
Sin SVI
Puntaje
<6
Clasificación SVI
Con SVI
Puntaje
≥6
Codificación de variables
Genero
Hombre
1
Codificación de variables
Género
Mujer
2
Codificación de variables
Puntaje CVS-Q
Sin SVI (puntaje <6)
0
Codificación de variables
Puntaje CVS-Q
Con SVI (puntaje ≥6)
1
Codificación de variables
Edad
18
–
20 años
1
Codificación de variables
Edad
21
–
23 años
2
Codificación de variables
Edad
> 23 años
3
Nota. Reglas de puntuación del CVS-Q según Seguí et al. (2015). Los códigos numéricos para género y grupos de edad son
identificadores de categorías, no medidas de intensidad.
Procesamiento y análisis
Las respuestas se codificaron en Microsoft Excel 2016 y se procesaron con IBM SPSS
Statistics 30. Se revisaron los registros para identificar errores de transcripción. Se utilizaron
frecuencias absolutas y porcentajes, calculados como n/78 × 100, para describir las variables de la
muestra, los síntomas visuales y las molestias por región. En los desgloses musculoesqueléticos por
género, los denominadores fueron 50 hombres y 28 mujeres. Este análisis corresponde a estadística
descriptiva (Field, 2018). Las 78 encuestas analizadas estaban completas; no se requirió imputar
respuestas faltantes.
Se presenta la distribución completa de las 18 regiones corporales en una figura. Para
describir por género las zonas más frecuentes se seleccionaron las regiones con molestias en al
menos el 60 % de la muestra. Este umbral se utilizó como criterio de síntesis descriptiva y no como
un punto de corte validado de gravedad o riesgo.
La descripción del SVI se basa en 66 casos positivos y 12 negativos. Para explorar su
asociación con género se construyó una tabla 2×2: hombres, 41 con SVI y 9 sin SVI; mujeres, 25
con SVI y 3 sin SVI. Se utilizó la prueba exacta bilateral de Fisher, porque una de las cuatro
frecuencias esperadas fue inferior a 5 (4,31). Como medida de magnitud de asociación se calculó V
de Cramer a partir del estadístico de Pearson sin corrección de continuidad. Se adoptó un nivel de
significación de 0,05 y se interpretaron los resultados dentro de las restricciones del muestreo no
probabilístico (Field, 2018).
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3. RESULTADOS
Características de la muestra
La muestra incluyó 50 hombres (64,10 %) y 28 mujeres (35,90 %). El grupo de 21
–
23 años
reunió 42 participantes (53,85 %), seguido del grupo de 18
–
20 años con 28 (35,90 %) y el de
mayores de 23 años con 8 (10,26 %). La Tabla 3 resume estas características.
Tabla 3.
Características sociodemográficas de los participantes.
Variable
Categoría
n
%
Género
Masculino
50
64,10 %
Femenino
28
35,90 %
Edad
18 - 20 años
28
35,90 %
21 - 23 años
42
53,85 %
> 23 años
8
10,26 %
Nota. N = 78. Las diferencias mínimas al sumar porcentajes se deben al redondeo.
Molestias musculoesqueléticas
El cuello presentó la mayor frecuencia de molestias, con 70 estudiantes (89,74 %). Le
siguieron la espalda baja, con 59 (75,64 %); la espalda superior, con 56 (71,79 %); y el hombro
derecho, con 51 (65,38 %). La Figura 2 muestra todas las regiones evaluadas. Estas cifras describen
síntomas autoinformados y no la incidencia de enfermedades musculoesqueléticas.
Fig. 2.
Frecuencia de molestias musculoesqueléticas por región corporal.
Nota. N = 78. Las regiones no son mutuamente excluyentes: un estudiante puede reportar molestias en más de una zona.
La Tabla 4 presenta las regiones con una frecuencia igual o superior al 60 %. Las mujeres
reportaron porcentajes descriptivamente mayores de molestias en cuello y hombro derecho; los
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hombres, en espalda baja y superior. Estas diferencias no se someten a una prueba inferencial en
este análisis y no demuestran un efecto independiente del género.
Tabla 4.
Distribución de las principales molestias musculoesqueléticas según género.
Región corporal
Hombre n (%)
Mujer n (%)
Total n (%)
Cuello
44 (88,0%)
26 (92,9%)
70 (89,7%)
Espalda baja
39 (78,0%)
20 (71,4%)
59 (75,6%)
Espalda superior
39 (78,0%)
17 (60,7%)
56 (71,8%)
Hombro derecho
30 (60,0%)
21 (75,0%)
51 (65,4%)
Nota. Porcentajes dentro de cada grupo: hombres, n = 50; mujeres, n = 28. Porcentajes totales calculados sobre N = 78.
Síntomas visuales y clasificación del SVI
El ardor ocular fue el síntoma visual más frecuente, con 72 estudiantes (92,31 %), seguido
del dolor de cabeza, con 61 (78,21 %); el lagrimeo, con 54 (69,23 %); y el dolor ocular, con 52
(66,67 %). La Figura 3 presenta la distribución de los 16 síntomas. Estas frecuencias individuales
no deben confundirse con el número de casos positivos para SVI, que depende de la puntuación
total del cuestionario.
Fig. 3.
Frecuencia de los síntomas visuales evaluados mediante el CVS-Q.
Nota. N = 78. Los síntomas no son mutuamente excluyentes.
La clasificación del CVS-Q identificó 66 estudiantes con SVI (84,62 %) y 12 sin SVI (15,38
%), de acuerdo con el criterio de seis o más puntos. La Figura 4 representa esta distribución.
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Fig. 4.
Distribución de estudiantes con y sin SVI según el CVS-Q.
Nota. N = 78; con SVI, n = 66; sin SVI, n = 12.
Asociación exploratoria entre género y SVI
De los 50 hombres, 41 presentaron SVI (82,00 %); de las 28 mujeres, 25 presentaron SVI
(89,29 %). La Tabla 5 presenta los casos y no casos por grupo. La prueba exacta bilateral de Fisher
no detectó una asociación estadísticamente significativa en esta muestra (p = 0,521). El estadístico
de Pearson sin corrección fue χ²(1) = 0,732 y V de Cramer fue 0,097. Estos resultados no demuestran
ausencia de relación ni equivalencia entre hombres y mujeres.
Tabla 5.
Distribución del SVI según género.
Género
Con SVI, n (%)
Sin SVI, n (%)
Total, n
Hombres
41 (82,00 %)
9 (18,00 %)
50
Mujeres
25 (89,29 %)
3 (10,71 %)
28
Total
66 (84,62 %)
12 (15,38 %)
78
Nota. Porcentajes dentro de cada género; en la fila Total, porcentajes sobre N = 78. Prueba exacta bilateral de Fisher: p = 0,521. V
de Cramer = 0,097.
4. DISCUSIÓN
Los resultados muestran una elevada frecuencia de síntomas visuales y musculoesqueléticos
en los participantes. La coexistencia de ambos conjuntos de molestias justifica una aproximación
integrada a la ergonomía de las actividades académicas. Sin embargo, describirlos en una misma
muestra no demuestra asociación estadística entre ambos ni que el uso de dispositivos sea su única
causa.
La proporción de casos positivos para SVI fue del 84,62 %. Los estudios universitarios de
Altalhi et al. (2020) y Cantó-Sancho et al. (2021) también documentaron síntomas visuales
frecuentes. La comparación debe considerar las diferencias en población, selección, definición de
caso y exposición; por ello, las diferencias entre porcentajes de distintos estudios no se interpretan
como aumentos temporales ni como efectos del contexto nacional.
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El predominio de ardor ocular y cefalea es compatible con el conjunto de manifestaciones
descritas por Kaur et al. (2022) y Sheppard y Wolffsohn (2018). Aunque las alteraciones del
parpadeo se han estudiado en relación con la fatiga visual digital, no se midieron en esta
investigación, por lo que no pueden presentarse como un mecanismo observado en los participantes
(Lapa et al., 2023).
El cuello y la espalda baja concentraron las molestias musculoesqueléticas más frecuentes.
Este patrón resulta consistente con la relevancia de esas regiones en el trabajo con computadoras
descrita por Pattath y Webb (2022). Los estudios posturales de Yu et al. (2018) y de diseño de
soportes de Ghadimi et al. (2023) aportan una explicación ergonómica plausible para futuras
evaluaciones, pero aquí no se midieron ángulos articulares, mobiliario ni carga postural.
Aunque la frecuencia de SVI fue descriptivamente mayor en mujeres que en hombres, la
prueba exacta no detectó asociación estadísticamente significativa. Con solo 12 participantes
clasificados sin SVI, el análisis tiene precisión limitada y no permite descartar diferencias
relevantes. Los factores vinculados a exposición, corrección óptica o condiciones de estudio pueden
intervenir, como muestra la heterogeneidad de los estudios universitarios de Altalhi et al. (2020) y
Cantó-Sancho et al. (2021). No se atribuye la diferencia observada a causas biológicas ni se
interpreta V de Cramer como proporción de varianza explicada.
Las diferencias descriptivas por género en molestias corporales deben interpretarse con
cautela. Zheng et al. (2022) analizaron perfiles de factores asociados al dolor cervical en estudiantes
de ciencias de la salud, lo que muestra la necesidad de considerar condiciones de estudio y otros
factores. Sus resultados no permiten atribuir las diferencias observadas en esta muestra a una
característica biológica ni extrapolar perfiles de riesgo entre carreras.
El uso del CMDQ en personal académico durante educación a distancia documentado por
Aydın (2023) muestra su utilidad para describir malestar en contextos educativos. No obstante, el
significado de sus puntuaciones depende de la versión empleada. La validación alemana de
Kreuzfeld et al. (2016) y las instrucciones de Cornell University (s. f.) respaldan la necesidad de
especificar la adaptación y evitar tratar el cuestionario como una herramienta diagnóstica.
Como implicación práctica, las frecuencias observadas pueden orientar una evaluación más
detallada de puestos de estudio, pausas, legibilidad de pantallas y acceso a valoración visual cuando
corresponda. Las recomendaciones deben adaptarse a las tareas académicas y evaluarse
prospectivamente; el presente trabajo no probó la eficacia de una intervención. La literatura sobre
fatiga visual y diseño de equipos ofrece criterios para elaborar y estudiar esas medidas (Ghadimi et
al., 2023; Kaur et al., 2022).
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Limitaciones
El muestreo no probabilístico por conveniencia y la inclusión de tres semestres limitan la
representatividad. Los resultados corresponden a los 78 participantes y no deben extrapolarse a los
285 estudiantes ni a otras carreras. El diseño transversal impide establecer temporalidad y
causalidad, como ocurre con este tipo de estudios observacionales (Setia, 2016).
El autoinforme puede introducir sesgos de recuerdo y de percepción. No se realizó una
evaluación clínica de los síntomas ni una medición objetiva de la exposición. La información
presentada no permite controlar horas de pantalla, pausas, condiciones ópticas, actividad física,
ergonomía del puesto u otros factores de confusión. El análisis por género es exploratorio y no ajusta
por posibles factores de confusión. No se evaluó la asociación del SVI con la edad. La magnitud de
las frecuencias debe interpretarse dentro de estas restricciones.
5. CONCLUSIONES
En los 78 estudiantes evaluados se identificaron 66 casos positivos de SVI según el CVS-Q
(84,62 %) y 12 negativos (15,38 %). Los síntomas visuales individuales más frecuentes fueron ardor
ocular, dolor de cabeza, lagrimeo y dolor ocular.
Las molestias musculoesqueléticas se concentraron en cuello, espalda baja, espalda superior
y hombro derecho. Su distribución por género mostró diferencias descriptivas que no constituyen
evidencia de un efecto independiente de esa variable.
La caracterización conjunta aporta información local para priorizar evaluaciones
ergonómicas y de salud visual. Los resultados no establecen causalidad, relación entre dosis de
exposición y síntomas, ni una asociación del SVI con la edad. En el análisis exploratorio por género
no se detectó una asociación estadísticamente significativa, lo que no demuestra equivalencia entre
los grupos. Estudios posteriores deberán ampliar la selección de participantes, cuantificar la
exposición y evaluar medidas preventivas con diseños apropiados.
6. DECLARACIÓN DE ÉTICA Y CONSENTIMIENTO INFORMADO
La participación fue voluntaria y se obtuvo consentimiento informado físico y escrito. Para
el procesamiento y análisis se utilizaron datos anonimizados, preservando la confidencialidad de la
información de los participantes.
7. FINANCIACIÓN
La investigación se financió con recursos propios del autor, sin financiación externa.
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8. CONFLICTO DE INTERESES
Los autores declaran que no tienen conflictos de intereses económicos, académicos,
institucionales o personales que hayan influido en la realización o presentación de esta
investigación.
9. CONTRIBUCIÓN DE AUTORÍA
Las contribuciones declaradas por los autores se presentan según las funciones de la
taxonomía CRediT en la siguiente matriz.
Contribución
Taipe J.
Cabezas E.
Conceptualización
X
X
Análisis formal
X
X
Adquisición de fondos
X
Investigación
X
X
Metodología
X
X
Administración del proyecto
X
X
Recursos
X
Redacción
–
borrador original
X
X
Redacción
–
revisión y edición
X
X
10. DECLARACIÓN SOBRE USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
Sin uso de IA y los autores tienen la responsabilidad por la exactitud de los datos, la
pertinencia de las fuentes, la interpretación de los resultados y el contenido final.
11. REFERENCIAS
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