Características socio-demográficas de la muestra

La encuesta la completaron 1137 personas Las características de los participantes, y su ponderación de acuerdo al ECH 2019 se muestran en la Tabla 2.

Índice de Calidad de Sueño de Pittsburg

Los resultados porcentuales y la media de los índices de cada dimensión se muestran en la Figura 1 (el rango de cada dimensión va de 0 a 3 puntos), ordenado de acuerdo al valor de la dimensión.

Figura 1: Características de las dimensiones del ICSP ordenadas por su grado de afectación. Resultados ponderados. 

Calidad subjetiva de sueño. Es la única dimensión subjetiva y se obtuvo en base a la pregunta ¿Cómo calificarías en general la calidad de tu descanso dormir en los últimos 30 días?” (P1, Tabla 1). En la Figura 1 se exhibe que el 29% de las personas encuestadas calificaron como “algo mala” o “mala” su calidad de sueño (grados 2 y 3). La media de esta dimensión fue 1,0 ( 1,0.

Latencia al sueño. Esta dimensión estima el tiempo en conciliar el sueño, y se construyen en base al promedio de las respuestas a las preguntas P2 y P3. Las respuestas a P2 mostraron que 30% demoró menos de 15 minutos en dormirse, 20% 16-30 minutos, 23% 31-60 minutos y 28% más de 60 minutos. La P3 interroga las veces que no se pudo dormir en la primera media hora. Las respuestas revelaron que el 31% esto no ocurrió en los últimos 30 días. Para el 15% esto ocurrió menos de una vez a la semana, para el 18% una o dos veces a la semana, y para el 36% tres o más veces a la semana. La distribución (grados) y media (1,8 ( 1,1) de esta dimensión, obtenidas combinando ambas respuestas, se muestran en la Figura 1.

Duración del sueño. El indicador de esta dimensión se obtiene de la respuesta a la P4 (Tabla 1). Los resultados muestran que un 42% de las personas encuestadas muestran una duración de sueño menor o igual a 6 horas (Grados 2 y 3, Figura 1). La media de la dimensión fue de 1,1 ( 1,0.

Eficiencia de sueño. Esta dimensión estima el porcentaje de sueño del tiempo que la persona permanece acostado en la cama. Para obtener este indicador, primero se obtiene el tiempo en la cama en base a las preguntas P5 y P6 (Tabla 3). Posteriormente, este dato se combina con la dimensión duración de sueño (P4). La Figura 1 muestra que un 45% de las personas encuestadas presentó una eficiencia de sueño mayor a 85% (grado 0), un 23% 75-84% (grado 1), 15% 65-74% (grado 2) y 17% menos de 65% (grado 3). La media de esta dimensión fue de 1,0 ( 1,1.

Perturbación de sueño. El indicador de este dominio se obtiene en base a nueve preguntas (P7 a P15), que exploran si hubo despertares, su causa y su frecuencia durante el sueño nocturno. Las repuestas se muestran en la Tabla 4. De la combinación de los resultados de estas respuestas se obtiene los grados y la media de la dimensión, que se muestran en la Figura 1. Se observó que un 29% de la muestra tuvo perturbación de sueño moderada (grado 2) o alta (grado 3). Entre las perturbaciones se destaca que 21% de las personas encuestadas no puede dormir por lo menos una vez por semana por sueños o pesadillas (P10). La media de la dimensión fue de 1,2 ( 0,6.

Medicación para dormir. Esta dimensión explora la necesidad de una ayuda farmacológica para dormir (P16). Un 19% de las personas encuestadas sostiene tomar medicamentos para dormir por lo menos una vez por semana (grados 2 y 3, Figura 1). La media de la dimensión resultó en 0,6 ( 1,1.

Disfunción diurna. Esta dimensión se explora en base a las preguntas P17 y P18 (Tabla 1). Las respuestas a la P17 mostraron que un 75% de los encuestados no tuvieron problemas para mantenerse despiertos ninguna vez en los últimos 30 días, 14% tuvieron problemas al menos de una vez a la semana, 7% una o dos veces a la semana y 3% tres o más veces a la semana. Con respecto a las respuestas a la P18, un 48% de los encuestados manifestaron que no tuvieron problemas para mantener su energía para realizar actividades diurnas, un 34% respondieron que la falta de energía ha sido un problema leve, 13% un problema moderado y 5% un problema grave. De la combinación de las respuestas a P17 y P18, se obtuvieron los porcentajes mostrados en la Figura 1. La media para esta dimensión que fue de 0,7 ( 0,8.

Sumando los indicadores de las 7 dimensiones se obtuvo el ICSP que presentó una media de 7,4 ± 4,0 (mediana 7, rango 0-19) ¹. Un 63% de los encuestados mostraron un ICSP > 5, valor umbral para calificar como “mala calidad de sueño”.

Relación entre calidad del sueño y género

Nuestros resultados también mostraron que el ICSP fue mayor en mujeres (8,2 ± 4,0) que en hombres (6,4 ± 3,8; P < 0.001). Las diferencias entre las dimensiones se exhiben en la Tabla 5; las mujeres exhibieron una afectación significativamente mayor en seis de las siete dimensiones.

Autopercepción de como la pandemia afectó la calidad de sueño

La encuesta también incluyó la pregunta “¿Desde la aparición del COVID dirías que duermes…?”. Se consideraron tres opciones de repuesta: 5% de la muestra (ponderada) indicó que “mejor que antes”, 66% “igual que antes”, y 29% “peor que antes”.

Variables asociadas a la “mala calidad de sueño”

En la Tabla 6 se presenta la asociación entre un conjunto de variables y la calidad de sueño. Se consideran variables sociodemográficas, la percepción de las personas de cómo el Covid-19 afectó su descanso y la autoevaluación de estado de preocupación. Considerando que se incluyen las variables utilizadas en la ponderación, los datos de esta sección se tratan sin ponderar. Por ello, los datos del índice no coinciden exactamente con los presentados en la sección previa². Se destaca que de las personas que comunicaron que durmieron peor desde el comienzo de la pandemia, o se mostraron preocupados la semana antes de la encuesta, 91% tuvieron mala calidad de sueño

A continuación, se estimó un modelo de regresión logística para la variable “mala calidad de sueño” (ICSP>5), con el objetivo de identificar las variables asociadas (Tabla 7). Las categorías de las variables que no se encuentran en la Tabla son las referencias de comparación. Considerando los coeficientes con P < 0,05, se destacan como predictores de la mala calidad de sueño el género “mujer”, la convivencia con hijos menores de 3 años (respecto a vivir solo/a), la percepción de dormir igual o peor desde la aparición del Covid-19 (respecto a “mejor”), y las diversas categorías de preocupación la última semana (respecto a ninguna preocupación).

Consideraciones metodológicas

El ICSP es la herramienta más utilizada para medir la calidad de sueño. Aproximadamente un 50% de los estudios sobre el sueño en la pandemia utilizaron este instrumento¹⁸. Mediante esta se le pide al participante que evalúe distintos parámetros de sueño durante el mes previo a la encuesta, lo que en el presente trabajo sería desde ~16-20 de abril del 2020.

El número de participantes del estudio fue de 1137. A modo comparativo, el ICSP fue evaluado para la población de Italia (~ 59 millones) en estudios con 2291³¹, o 1091³⁵ participantes.

Una consideración importante es que esta encuesta se realizó utilizando una muestra de personas en Facebook e Instagram, que no es necesariamente representativa de toda la población. Sin embargo, para ajustar los datos a las características sociodemográficas de la población uruguaya adulta, esta se ponderó en base a la ECH-2019, método estándar en estudios de opinión pública³⁰.

En este trabajo excluimos a niños y adolescentes que han sufrido fuertemente el impacto de la pandemia^36,37,38. Tampoco se exploraron poblaciones particulares, como pacientes enfermos o recuperados del COVID, trabajadores de la salud, etc., a los que la pandemia también afectó más que a la población general^36,39,40.

Cronología del COVID-19 en Uruguay

El primer caso en Uruguay se diagnosticó el 13 de marzo del 2020, que determinó que ese mismo día se tomaran diversas medidas restrictivas como la prohibición de espectáculos públicos, cierre parcial de fronteras (el cierre total fue el 23/3) y cuarentena obligatoria para viajeros. Estas fueron seguidas por otras como suspensión de clases en todos los niveles educativos y regulación del transporte público. Posteriormente se fue consolidando el concepto de distanciamiento social mediante “conciencia ciudadana” o “libertad responsable”.

Durante período del trabajo de campo (16-20 mayo 2020) en Uruguay se registraban 733 a 746 casos acumulados, y se diagnosticaban 1 a 8 casos nuevos por día. Por lo tanto, en el período que se realizó la encuesta, comparado con otros países, la pandemia en Uruguay estaba bajo un relativo control. Sin embargo, ya estaban presentes los efectos de la pandemia en relación al confinamiento, miedo al contagio, problemas económicos, educativos, etc.

¿Cómo era el estado emocional de la población en el período de la encuesta? Un informe de Equipos Consultores mostraba que el porcentaje de residentes en Uruguay preocupados previo a la pandemia (entre Abril y Agosto de 2019) era de 31%, al comienzo de la pandemia (marzo 2020) escalaba a 67%, para bajar a 46% durante el período de la encuesta⁴¹. El mismo informe mostraba que el porcentaje de personas estresadas seguía una tendencia similar: 26%, 46% y 38% respectivamente, para los mismos períodos. Esto sugiere que al principio de la pandemia los uruguayos estaban claramente más preocupados y estresados que pre-pandemia, pero para el período del trabajo de campo estos marcadores emocionales se habían moderado. En relación a esto, Fernandez-Theoduloz et al. (2022) ⁽⁴² describieron que los niveles de depresión y ansiedad de los uruguayos fue disminuyendo desde el comienzo de la pandemia, a medida que la movilidad fue aumentando.

Calidad de sueño previo a la pandemia

Dada la ausencia de trabajos en Uruguay previos a la pandemia, analizamos los datos de la región. Los más confiables son los aportados por “Episono”. Este es un potente proyecto de investigación realizado una vez cada diez años para verificar la calidad del sueño y el impacto de los trastornos del sueño en la salud de una muestra representativa de la población de la ciudad de San Pablo, Brasil. En este reportaron que antes de la pandemia un 60% de la población padeció algún trastorno del sueño ⁴³. Por otra parte, en Argentina un 44 % de los sujetos tenía un ICSP > 5 previo a la pandemia²⁸. Esto sugiere que la calidad de sueño pre-pandemia en la región es mala en un porcentaje importante de la población.

El ICSP y sus dimensiones al comienzo de la pandemia

En nuestro trabajo observamos que la muestra ponderada presentó un ICSP promedio de 7,4, mostrando un 63% de los encuestados una mala calidad de sueño (ICSP > 5). Jahrami et al. (2021) ⁴⁴ realizaron un meta-análisis donde calcularon el ICSP promedio de 15 estudios con poblaciones heterogéneas; este fue de 7,1 con un intervalo de confianza de 95% (IC) de 6,3-8,0. En total concordancia con nuestro trabajo, la latencia del sueño, los trastornos del sueño y la duración del sueño estimada con el ICSP fueron las dimensiones más afectadas, con índices de 1,5; 1,4, y 1,3, respectivamente (1,8; 1,2 y 1,1 en nuestro trabajo).

Es interesante destacar que la literatura muestra una visión dicotómica en relación a la calidad de sueño. Recién iniciada la pandemia, estudios en Europa y Estados Unidos reportaron aumentos de la oportunidad y duración del sueño acompañados de una disminución del “jet-lag” social, definido como la diferencia del horario de sueño entre los días libres y laborales¹⁹. Resultados similares fueron obtenidos en Argentina, incluso sin encontrar diferencias en el ICSP antes y durante la pandemia²⁸. Se argumenta que la disminución de la presión social al trabajo o estudio, podría explicar este efecto inicial. Sin embargo, a medida que avanzaba la pandemia los efectos en negativos en la calidad de sueño comenzaron a manifestarse con mayor intensidad. Uno de los primeros trabajos de este tipo que se realizó en Reino Unido mostró que un 69,4% de 843 encuestados presentaba trastornos de sueño, mostrando un 45,6% más somnolencia que previo a la pandemia¹⁴. Moreno et al. (2022) ⁽⁴⁵ con otra aproximación metodológica, mostraron que un 70% de una muestra de brasileños mostró una baja calidad de sueño. Por otra parte, durante el inicio de la pandemia en Italia, los trabajos de Casagrande et al. (2020) ⁽³¹ y Gorgoni et al. (2021) ⁽³⁵ mostraron que el 57,1% y 59,9% de los encuestados, respectivamente, tenía mala calidad de sueño (ICSP >5). Sin embargo, Casagrande et al. (2020) compararon sus resultados con un trabajo italiano previo a la pandemia⁴⁶, y no encontraron diferencias significativas en el ICSP, aunque si en algunas de sus dimensiones.

Jahrami et al (2022) ⁽³⁶ realizaron la revisión sistemática y meta-análisis más completa sobre los efectos de la pandemia sobre del sueño. Estos evaluaron 250 trabajos que incluyeron 493.475 participantes de 49 países. Estos autores concluyeron que la prevalencia global de trastornos del sueño fue de 40,5%. Ellos también estudiaron subpoblaciones que no pudieron ser distinguidas en nuestro trabajo. Encontraron que los trastornos de sueño ascendieron a 52,4% en pacientes COVID, 46%, en niños y adolescentes, 41,5% en personal de la salud, 41,2% en estudiantes universitarios, mientras que en la población general fue de 36,7%. Los disturbios del sueño fueron más grandes durante los períodos de confinamiento, y el insomnio fue la principal causa de estos disturbios, explicando aproximadamente un 80% de estos. En relación a esto, Cenat et al. (2021) ⁽⁴⁷ sostienen que la prevalencia de insomnio aumentó de 20 a 40% en Estados Unidos, y fue mayor en los trabajadores de la salud que en la población general. Similar resultado fue obtenido por Drager et al. (2022) ⁽³⁹ en Brasil, mostrando que un 32,9% de los profesionales de la salud presentaron insomnio durante la pandemia. Otros meta-análisis obtuvieron resultados similares^44,48,49.

Tanto el país de residencia, como el período de confinamiento influyeron significativamente en el desarrollo de dificultades para dormir¹⁸. Esto sugiere que distintos factores tales como el nivel de contagios y muertes, las medidas adoptadas para controlar el virus, el patrón de uso de los medios, y las características de las distintas sociedades, contribuyeron a la magnitud de los trastornos del sueño. En relación a esto se destaca que datos de la Encuesta Global COVIDi-STRESS, mostraron que el estrés y síntomas relacionados se asocian positivamente con vivir en una nación o región donde el COVID-19 fue más grave⁵⁰.

Latencia al sueño

La dimensión más afectada (con el promedio mayor) en nuestro trabajo fue la latencia al sueño. Nuestros resultados también concuerdan con el trabajo de Moreno et al. (2022) ⁽⁴⁵, en que la dificultad de conciliar el sueño 3 o más veces a la semana aumentó del 27,6 previo al 58,9 % durante la pandemia. La preocupación, estrés, miedo, la “rumia” mental (preocupación excesiva por un tema del que no nos podemos desligar), así como efectos inespecíficos del confinamiento podrían explicar este hecho. El insomnio en general se asocia a trastornos en la conciliación del sueño aumentando su latencia⁵¹, siendo este uno de los principales trastornos asociados al COVID^13,21.

Perturbación del sueño

La segunda dimensión más afectada fue la perturbación de sueño. El despertarse por alguna causa fragmenta el sueño, determinando que disminuya su profundidad y genere somnolencia diurna⁵². De las 9 preguntas que se combinan para generar esta dimensión, un 21% de los encuestados no puedo dormir por lo menos una vez por semana por la presencia de sueños o pesadillas. Diversos estudios han mostrado que la pandemia ha aumentado la frecuencia en que se recuerdan los sueños, así como de su carga emocional (especialmente negativa), vivacidad, excentricidad y duración, y este aumento es mayor en las mujeres^{14,35,53,54,55,56}.

Duración del sueño

La duración del sueño es la tercera dimensión más afectada. La duración recomendada de sueño por 24 horas depende de la edad. La “National Sleep Foundation-NSF” recomienda tanto para los jóvenes adultos (18-25 años) como para los adultos de 26 a 64 años una duración de sueño de 7 a 9 horas por día^57,58. En cambio, para adultos mayores (≥ 65 años) las NSF recomienda 7 a 8 horas. Nuestros resultados muestran que un 42% de los encuestados duerme menos de 6 horas. Sin embargo este es un dato a revisar ya que en nuestro trabajo no se tomó en cuenta las siestas; durante la pandemia se ha descrito tanto un aumento de la frecuencia y tiempo de las siestas⁵⁹, así como una disminución de estas²⁸.

Trabajos de la región también han observado un impacto de la pandemia en el tiempo de sueño. En la población brasilera, Moreno et al. (2022) ⁽⁴⁵ han descrito que este estaría disminuido en aproximadamente 1 hora con respecto a los valores previos a la pandemia (7,12 Vs. 6,2 horas). Un aumento de 20 minutos de sueño fue observado en una población uruguaya en una encuesta ad hoc⁵⁶. Sin embargo, el estudio hecho por Leone et al. (2020) ⁽²⁸ en la Argentina, observaron en los días de trabajo (de lunes a viernes) un aumento de la duración de sueño (6,6 Vs. 7,3 horas). Estos resultados opuestos reafirman el concepto de que el impacto de la pandemia difirió en las distintas sociedades. Sin embargo, a pesar del aumento de la duración del sueño que se ha visto en algunos estudios, esto fue acompañado de una caída de la calidad y de alteración del período de sueño en relación al ciclo luz-oscuridad^28,60.

Eficiencia del sueño

La eficiencia es la cuarta dimensión afectada. Se considera óptimo que se duerma un 85% de sueño en relación al tiempo de permanencia en la cama⁶¹; este porcentaje fue alcanzado por un 45% de los encuestados. En la construcción de esta dimensión, nos llamó la atención que 53% de los encuestados se acostaba después de las 24 horas, y que 52% se despertaba después de las 9 horas. Esto sugiere una disposición a mantenerse despierto hasta tarde, y levantarse tarde en la población encuestada. Un atraso de en los tiempos de acostarse y despertarse también fue observado por Orellana et al. (2021) ⁽⁵⁶. ¿Esto se debe al impacto de la pandemia y su confinamiento, o es una característica propia cultural de los uruguayos? Aunque se ha descrito un cronotipo tardío en jóvenes uruguayos⁶², un retraso en la hora de acostarse y despertarse se ha observado durante el confinamiento en varios países, y se ha atribuido a una escasez de “zeitgebers” (señales marcadoras de tiempo) ^(63,64,65. De hecho, esta tendencia a acostarse y levantarse más tarde fue mayor en cronotipos vespertinos, entre los más jóvenes, y en las mujeres⁶⁶.

Calidad subjetiva de sueño, disfunción diurna y medicación para dormir

Con respecto a la calidad subjetiva de sueño, aproximadamente un tercio de los encuestados consideró que su sueño era “algo malo” o “malo”. Tanto la disfunción diurna como la toma de medicamentos fueron las dimensiones menos afectadas. Sin embargo, el consumo de medicación para dormir hay que mirarla con cautela, ya que trabajos previos a la pandemia mostraron un consumo problemático de benzodiacepinas (no necesariamente para facilitar el sueño) en Uruguay⁶⁷. Por otra parte, se considera que unas de las principales consecuencias de la mala calidad de sueño es la disfunción o somnolencia diurna, pero esta no pareció ser afectada en forma importante en el presente estudio.

ICSP asociado a otras variables

El ICSP mostró que el sueño en las mujeres está más afectado que en los hombres. Excluyendo la duración del sueño, la diferencia se evidenció en el resto de las dimensiones. A su vez, encontramos que unos de los predictores de la mala calidad de sueño es el género “mujer”. Aunque diferencias según el género ya han sido descriptas antes de la pandemia⁶⁸, varios trabajos han mostrado que la pandemia ha afectado más a las mujeres. En Italia, la calidad de sueño en las mujeres también fue más afectada que en los hombres. Las mujeres en comparación con los hombres informaron menor calidad del sueño (6 vs. 5.4 en el ICSP), eficiencia del sueño (88.7 vs 91.3%) y mayores síntomas de insomnio⁶⁹. Akova et al. (2022) ⁽⁷⁰ también observaron que las mujeres trabajadoras de la salud que padecieron el COVID-19 mostraron peor calidad de sueño que los hombres. A su vez, la calidad de sueño en pacientes recuperado de COVID fue peor en mujeres que hombres¹⁷. En una revisión sistemática y meta-análisis del efecto de la pandemia según el género con aproximadamente 115000 participantes⁷¹, se concluyó que la prevalencia de trastornos de sueño en el sexo femenino supera al masculino. En la P15 de la dimensión Perturbaciones de sueño, hay un porcentaje importante de respuestas de “otras razones”. En el adendum, se exploró si los encuestados se despertaron a cuidar a alguien del hogar; mientras que 11% de los hombres se levantaban por lo menos una vez por semana por esa causa, un 22% de las mujeres lo hacía. Es interesante que otro de los predictores de mala calidad de sueño fue la convivencia con hijos menores de 3 años (respecto a vivir solo), y es posible que por sesgos culturales la mujer sea la más afectada por esta situación. Por lo tanto, este resultado se podría explicar, en parte, por una variable social o cultural. Sin embargo, razones biológicas tales como una mayor reactividad emocional frente a factores traumáticos o estresantes no se puede descartar⁷². En relación a esto, es importante tener en cuenta que la prevalencia del estrés post-traumático, así como la del insomnio es marcadamente mayor en mujeres⁷³. A su vez, se ha descrito que el nivel de estrés sufrido por la mujeres durante la pandemia ha sido mayor que en los hombres ⁵⁰. Además, las infecciones trastornan el sueño en forma diferente según el género, experimentando las mujeres una somnolencia diurna con mayor frecuencia, posiblemente debido a la mayor respuesta inmunitaria a las infecciones virales⁷⁴.

Por otra parte, la percepción de dormir igual o peor desde la aparición del Covid-19 (respecto a “mejor”) fue un predictor esperado de mala calidad de sueño (ICSP > 5). También lo fueron las diversas categorías de preocupación la última semana (respecto a ninguna preocupación).

No encontramos diferencias entre Montevideo y el interior. Sin embargo, si se han observado diferencias significativas en el ICSP dentro del mismo país, como por ejemplo el norte, centro y sur de Italia³¹.