Atribución – No comercial
Para calcular el tamaño de muestra se utilizó el programa EPIDAT para conseguir un
nivel de confianza del 95% con un margen de error del 5%, se asume que la proporción esperada
es del 40%, (según datos aportados por la Asociación Argentina de Medicina del Sueño), y que
el tamaño total de la población es de 221, fue necesario incluir 139 unidades de análisis en el
estudio.
El error máximo aceptable del 10% que corresponde a unas 66 unidades de análisis
como mínimo del tamaño de la muestra.
Como técnica de recolección de datos se utilizó una encuesta, además se trabajó con dos
instrumentos, el primero fue el cuestionario de Oviedo que mide el ritmo sueño-vigilia del
paciente a través de 15 ítems, el cual ayuda al diagnóstico de insomnio e hipersomnia según los
criterios de la Clasificación Internacional de Enfermedades, décima revisión, y del Manual
diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales, cuarta edición 11. Se trata de un
cuestionario con 15 ítems, 13 de ellos se agrupan en 3 subescalas: satisfacción subjetiva del
sueño (ítem 1), insomnio (ítems 2-1, 2-2, 2-3, 2-4, 3, 4, 5, 6, 7) e hipersomnio (ítems 2-5, 8, 9).
El segundo es un cuestionario escrito donde se encuentran expresadas las variables,
edad, género, horas de estudio dentro y fuera de facultad, presencia de hijos, trabajo
remunerado, numero de materias que cursa actualmente, preferencia sobre modalidad de
cursado, uso de dispositivos electrónicos, actividad recreativa, actividad física, mantenimiento
de la economía.
Para obtener los datos y llevar a cabo este trabajo de investigación, se solicitó el Aval a
las autoridades a cargo de la carrera Licenciatura en Enfermería el comité de Bioética
correspondientes, ambos de la Facultad de Medicina, se recibió la autorización de la carrera y
el comité expidió de forma favorable. Los datos obtenidos fueron tratados bajo total
confidencialidad.
Para llevar a cabo el análisis de datos, se empleó una matriz de datos en Microsoft Excel,
donde se ingresaron los valores finales de cada variable. En el tratamiento de variables
numéricas, se aplicaron medidas de tendencia central, permitiendo obtener una visión precisa
de la distribución y centralidad de los datos. Para las variables categóricas, se utilizaron
frecuencias absolutas y porcentajes, proporcionando una comprensión detallada de la
distribución relativa de las categorías.