Resumen

El estrés es un problema que afecta a muchos estudiantes universitarios en la actualidad. Se define como la percepción de una dificultad para dominar ciertas demandas que conlleva una activación fisiológica y conductual características, equipándose a cualquier situación que desborda los recursos de un individuo. Nuestro objetivo fue determinar diferencias en el estrés a partir de síntomas fisiológicos y psicológicos antes de dos pruebas de cursos de distinta dificultad. Durante dos días se llevó a cabo la toma de datos en la Universidad Nacional, Heredia, antes de la realización de dos exámenes de cursos diferentes (Cálculo I y Uso Sostenible de las Plantas). A 20 estudiantes de cada curso se les realizó un cuestionario para medir las variables psicológicas y, como variables fisiológicas, se les midió la frecuencia cardiaca y respiratoria para luego analizar los resultados obtenidos. Se encontró que los estudiantes de Cálculo I perciben significativamente más difícil el examen, por lo que se preparan más y se encuentran más estresados previo a su realización, además el estrés percibido por los estudiantes es prácticamente igual para ambos géneros. Las personas que se consideraban mejor preparadas fueron las que autorreportaron un mayor nivel de estrés.

Palabras clave: estrés, estudiantes, frecuencia cardiaca, frecuencia respiratoria.

Introducción

El estrés se puede definir como la percepción de una dificultad o incapacidad para dominar ciertas demandas que conlleva una activación fisiológica y conductual características, equipándose a cualquier situación que desborda los recursos de un individuo. (Aguilar, M. et al., 2014).Actualmente, sufrir de un estrés excesivo es un problema que afecta a muchos estudiantes universitarios en la actualidad debido a diversos factores, entre ellos la dificultad de una materia. Por lo que es importante que además el estudiante busque alternativas para disminuir el estrés, ya que esto les puede afectar en el rendimiento al realizar un examen (Pulido et al., 2011).Algunos de los principales síntomas del estrés son: el incremento del latido cardíaco, el aumento de la presión arterial, la tensión de los músculos del cuello y hombros, el aumento de la respiración, la digestión se hace lenta, la boca se seca y se puede empezar a sudar (González, V. et al., 2013).

El sistema nervioso autónomo (SNA) regula la función homeostática del cuerpo y está compuesta por dos subsistemas, el parasimpático (SNP) y el simpático (SNS). El SNP promueve funciones asociadas con un sistema de crecimiento y restauración. Por el contrario, el SNS promueve una respuesta metabólica incrementada para lidiar con desafíos externos al cuerpo, como en este caso el estrés . En general, cuando un órgano visceral es inervado tanto por el SNP como por el SNS, los efectos son antagónicos. (Porges, S., 1992). Por lo tanto, cuando el estrés afecta a un individuo, los músculos necesitan oxígeno y energía para satisfacer la demanda; entonces la frecuencia respiratoria se incrementa para poder inhalar suficiente oxígeno y además, el latido cardíaco también se incrementa para llevar oxígeno y nutrientes a los músculos a través de la sangre. Sin embargo, los procesos fisiológicos que en ese momento no son tan necesarios, como la digestión, se hacen más lentos. (González, V. et al., 2013).

La frecuencia cardíaca (FC) es uno de los parámetros cardiovasculares más sencillos, se puede medir tomando el pulso del sujeto y refleja la intensidad del esfuerzo que debe hacer el corazón para satisfacer las demandas incrementadas del cuerpo cuando está inmerso en una actividad. La frecuencia cardíaca del ser humano en reposo promedio es de 60-90 latidos/min según Seviiri et al. Por lo tanto, esta medida fisiológica nos podría indicar que si hay una frecuencia cardíaca por encima de ese rango, una de las causas podría ser que la persona está estresada. Aunque también sería importante tomar en cuenta otros factores que pueden alterar la frecuencia cardíaca, como por ejemplo la edad. Por otro lado, la frecuencia respiratoria (FR) es el número de respiraciones por minuto, se mide cuando la persona está en reposo y puede variar debido a múltiples causas, entre ellas el estrés; y en condiciones normales y de reposo la frecuencia respiratoria del adulto oscila entre 15 y 20 respiraciones por minuto según Aguayo, A. y Lagos, A. Otra medida fisiológica importante que se puede tomar en cuenta para medir el estrés es el Índice de Masa Corporal (IMC), la cual es una medida antropométrica que relaciona el peso de una persona en kilogramos y su talla al cuadrado. Un IMC mayor de 25 puntos (lo cual indica sobrepeso) puede ocasionar un aumento de la frecuencia cardíaca y respiratoria en reposo. (Ortiz, M. et al, 2009).

Se puede concluir que estas medidas fisiológicas son muy útiles para medir el estrés en las personas, el cual está demostrado que es un problema que están padeciendo gran cantidad de estudiantes universitarios. Por lo tanto, esta investigación se realizó con el fin de determinar la variación en el estrés autorreportado y mostrado a partir de síntomas fisiológicos de estudiantes de la Universidad Nacional antes de realizar dos pruebas de cursos de distinta dificultad.

Materiales y Métodos

Participantes

En el estudio participaron un total de 40 estudiantes seleccionados, 20 del curso optativo llamado Uso sostenible de las plantas y 20 de Cálculo I, de la Universidad Nacional de Costa Rica, en la sede central Omar Dengo, ubicada en Heredia. A los estudiantes se les pidió su colaboración con anterioridad a la fecha de realización de la toma de datos. Del total de estudiantes, 26 fueron del sexo masculino, y 14 eran del sexo femenino.

Medición de variables psicológicas y fisiológicas

Para reunir los datos sobre las variables psicológicas se utilizó un cuestionario, el cual consistía en 4 preguntas, relacionadas con el estrés y la dificultad percibida respecto al examen y al curso en general, así como su nivel de preparación para dicho examen y los años que llevaba en la universidad. Estas preguntas se respondían con una escala del 0 al 5, parecida a la Escala de Likert, pero con la existencia de un valor nulo (0) en lugar de un valor neutro.

Por otra parte, para la medición de las variables físicas tomadas en cuenta para este estudio se utilizaron dos instrumentos, la medición de la frecuencia cardiaca se realizó en parte mediante un tensiómetro de brazo con función de pulsímetro, el cual mide los latidos por minuto, y en parte con un método manual, contando los pulsos sentidos en la muñeca. La frecuencia respiratoria fue medida con ayuda de un medidor de frecuencia respiratoria Logger Pro, el cual consiste de una banda que se colocó sobre el diafragma de cada estudiante y esta banda se inflaba por medio de una perilla manual, este instrumento a su vez se conectó a un interfaz Vernier Logger Pro, donde se podía observar un gráfico que mostraba la diferencia de presión entre el volumen máximo y el mínimo, deduciendo así la cantidad de respiraciones por minuto. Además, la medición del peso y altura del estudiante se llevó a cabo con ayuda de una pesa y una cinta métrica.

Procedimiento

A los estudiantes se les pidió con anterioridad llegar con suficiente tiempo de antelación para el examen, esto para evitar que llegaran agitados y afectará los resultados de las mediciones que se iban a realizar. El orden de las mediciones tomadas al estudiante y la realización del cuestionario varió dependiendo la persona integrante del equipo desocupada en el momento para tomar dicha medición. Antes de realizar la toma de datos sobre frecuencia cardiaca y frecuencia respiratoria, se realizaron las mediciones de peso y altura de cada estudiante, esto con ayuda de una pesa y una cinta métrica, la cual fue colocada en la pared para facilitar una medición más exacta respecto a la altura. Posteriormente se midió la frecuencia cardiaca y frecuencia respiratoria.

Los cuestionarios fueron aplicados en un teléfono inteligente y de manera individual durante momentos de reposo o ajuste de los equipos al cuerpo del estudiante. A cada estudiante se le indicó textualmente lo siguiente “Accedan al link suministrado por el aplicador para contestar el cuestionario y respondan las preguntas de la manera más honesta posible. No existen respuestas correctas o incorrectas, y en caso de existir cualquier duda sobre las preguntas o las instrucciones consulten al aplicador. Los resultados de este estudio solamente serán utilizados con fines de investigación”.

Resultados

Comparación de variables fisiológicas en cálculo I y uso sostenible de las plantas

Los estudiantes del curso optativo uso sostenible de las plantas, presentaron más alta la frecuencia respiratoria (p<.05, gl= 38, t = -3.36, Fig.1A) y el IMC (p<.05, gl= 38, w= 273, Fig.1B) respecto a cálculo I. Por otra parte, no se encontró diferencias estadísticamente significativas entre las frecuencias cardiacas (p>.05, gl= 38, t= -0.31, Fig.1C). Se usó t de student no pareada ya que se estaba evaluando dos conjuntos distintos de sujetos, no el mismo conjunto en puntos diferentes del tiempo. Además, el curso de Cálculo I presentó mayor desviación estándar en relación con el respectivo valor promedio (88.40 ± 23.12 pulsaciones por min).

Fig. 1 Variación de la frecuencia respiratoria (A), IMC (B) y frecuencia cardiaca (C) en dos cursos distintos (optativo y cálculo I).

Fig. 1 Variación de la frecuencia respiratoria (A), IMC (B) y frecuencia cardiaca (C) en dos cursos distintos (optativo y cálculo I).

Relaciones entre las variables fisiológicas y aspectos relacionados al estrés.

La frecuencia cardiaca no tuvo una relación significativa con el estrés autorreportado por los todos estudiantes (p > .05, ⍴= 0.14, r2= 0.0196 Fig. 2) ni el valor del IMC con la frecuencia cardiaca (p > .05, ρ= -0.10, r2= 0.01, Fig. 3). Sin embargo, sí hubo una relación significativa e inversamente proporcional entre la frecuencia respiratoria (FR) y la repitencia del curso (p < .05, ⍴= -0.31, r2 =0.096, Fig. 4). Este último resultado posee solo una persona en la casilla de 2 y 3 repitencias, por lo que su validez podría ser cuestionable al ser muy poca muestra.

Fig. 2 Relación entre la frecuencia cardiaca (FR) y el estrés autorreportado en base a todos los estudiantes analizados.

Fig. 2 Relación entre la frecuencia cardiaca (FR) y el estrés autorreportado en base a todos los estudiantes analizados.

Fig. 3 Relación entre el índice de masa corporal (IMC) y la frecuencia respiratoria en base a todos los estudiantes analizados.

Fig. 3 Relación entre el índice de masa corporal (IMC) y la frecuencia respiratoria en base a todos los estudiantes analizados.

Fig. 4 Relación entre la frecuencia respiratoria y la repitencia del curso en base a todos los estudiantes analizados.

Fig. 4 Relación entre la frecuencia respiratoria y la repitencia del curso en base a todos los estudiantes analizados.

Relaciones entre aspectos psicológicos y percepciones del examen.

Se encontraron relaciones significativas y positivas entre el estrés reportado antes de realizar el examen, la dificultad percibida del examen, el nivel de preparación para el examen y las veces que se ha reprobado el curso (p< 0.05) (Fig. 5).

Fig. 5 Relaciones significativas y positivas entre las variables psicológicas autorreportadas por los estudiantes y las veces que han reprobado el curso, los valores equivalen a los coeficientes de correlación.

Fig. 5 Relaciones significativas y positivas entre las variables psicológicas autorreportadas por los estudiantes y las veces que han reprobado el curso, los valores equivalen a los coeficientes de correlación.

Independencia de variables mediante Chi-Cuadrado

Las variables medidas fueron agrupadas en dos categorías (Cuadro 1), las cuales fueron cruzadas junto con las variables categóricas previamente establecidas (Curso, Género) y se buscaron interrelaciones y dependencias usando Chi Cuadrado.

Cuadro 1. División de variables en categorías Media/Baja y Alta para uso en Chi Cuadrado

Variable Categoría Media/Baja Categoría Alta
Frecuencia cardiaca ≤ 90 lpm > 90 lpm
Frecuencia respiratoria ≤ 23 rpm > 23 rpm
IMC < 25 ≥ 25
Variables psicológicas autorreportadas 0 - 2 3 - 5

En cuanto a cursos, las personas en cálculo consideraban más difícil el curso (Fig. 6), χ2 (df = 1, N = 40) = 11.396, p < .05. Aquellos en cálculo se consideraban más preparados(Fig. 7), χ2 (df = 1, N = 40) = 3.84, p < .05. También se consideraban más estresados los estudiantes de cálculo (Fig. 8), χ2 (df = 1, N = 40) = 4.9, p < .05.

Fig. 6 Frecuencias de categorías Nivel de preparación por curso

Fig. 6 Frecuencias de categorías Nivel de preparación por curso

Fig. 7 Frecuencias de categorías Dificultad percibida por curso

Fig. 7 Frecuencias de categorías Dificultad percibida por curso

Fig. 8 Frecuencias de categorías Estrés percibido por curso

Fig. 8 Frecuencias de categorías Estrés percibido por curso

La categoría de género no arrojó ninguna dependencia estadísticamente significativa, pero se encontraron resultados interesantes: el género no influía en lo absoluto en la preparación previa, ni en el nivel de estrés percibidos(Fig. 9, Fig. 10) χ2 (df = 1, N = 40) ≈ 0, p = 1.

Fig. 9 Frecuencias de categorías Estrés percibido por género

Fig. 9 Frecuencias de categorías Estrés percibido por género

Fig. 10 Frecuencias de categorías Nivel de preparación por género

Fig. 10 Frecuencias de categorías Nivel de preparación por género

Entre las variables psicológicas se encontró relación importante. Quienes se perciben estresados es mucho más probable que perciban el examen dificil (Fig. 11) χ2 (df = 1, 40) = 11.396, p < .05, y que se consideren mejor preparados (Fig. 12) χ2 (df = 1, N = 40) = 6.5473, p < .05

Fig. 11 Frecuencias de categorías Preparación según nivel de estrés

Fig. 11 Frecuencias de categorías Preparación según nivel de estrés

Fig. 12 Frecuencias de categorías Dificultad percibida según nivel de estrés

Fig. 12 Frecuencias de categorías Dificultad percibida según nivel de estrés

Comandos de R Utilizados

Comandos para correlaciones

#Pruebas de normalidad
shapiro.test(Bioestadistica$FC) #p-value = 0.3116, normales
shapiro.test(Bioestadistica$FR) #p-value = 0.4982, normales
shapiro.test(Bioestadistica$IMC) #p-value = 0.0006552, asimetricos
shapiro.test(Bioestadistica$dificultad) #asimetricos
shapiro.test(Bioestadistica$peparación) #p-value = 0.008007, asimetricos
shapiro.test(Bioestadistica$estrés) #p-value = 0.007323, asimetrico
shapiro.test(Bioestadistica$veces_reprobadas) #p-value = 1.477e-10, asimetrico

#correlaciones

cor.test(Bioestadistica$FC, Bioestadistica$estrés, method = "spearman")
# no hay correlacion

cor.test(FR, IMC,method = "spearman") # no hay correlacion 

cor.test(FR,Bioestadistica$veces_reprobadas, method = "spearman") #si hay correlacion

cor.test(Bioestadistica$dificultad,Bioestadistica$preparación, method = "spearman") # sí hay correlación 

cor.test(Bioestadistica$dificultad,Bioestadistica$estrés,method="spearman") # sí hay correlacion 

cor.test(Bioestadistica$dificultad,Bioestadistica$veces_reprobadas,method = "spearman") # sí hay correlacion

cor.test(Bioestadistica$Nivel_Prep,Bioestadistica$estrés, method = "spearman") # sí hay correlacion 

cor.test(Bioestadistica$Nivel_Prep,Bioestadistica$veces_reprobadas,method = "spearman") # si hay correlacion 

cor.test(Bioestadistica$estrés,Bioestadistica$veces_reprobadas,method="spearman") #correlacion positiva



#Creacion de figuras

#Fig. 2
plot(Bioestadistica$estrés, Bioestadistica$FC, lines(smooth.spline(Bioestadistica$estrés, Bioestadistica$FC) ,col= "red"), ylim = c(40, 140), xlab = "Estrés autorreportado", ylab = "FC (pulsos/min)")

#Fig. 3
plot(Bioestadistica$FR, Bioestadistica$IMC, lines(smooth.spline(Bioestadistica$FR, Bioestadistica$IMC) ,col= "red"), ylim = c(15, 45), xlim = c(8, 38), ylab = "IMC (kg/m2)", xlab = "FR (respiraciones/min)")

#Fig. 4
plot(Bioestadistica$veces_reprobadas, Bioestadistica$FR, abline(lm(Bioestadistica$FR~Bioestadistica$veces_reprobadas), col= "red"), ylim = c(5 ,40), ylab= "FR (respiraciones/min)", xlab= "Repitencia del curso")

 #Fig. 5
b<- data.frame(Bioestadistica$estrés,Bioestadistica$preparación,Bioestadistica$veces_reprobadas, Bioestadistica$dificultad)
library(corrplot)
corrplot(cor(b, method= "spearman"), method= "number")

Comandos para Chi Cuadrado

#CatDific, CatPrep y CatEstres se refieren a las categorías respectivas, Alta y Baja.


#Chis de Curso

tablaCursoDific <- table(Bioestadistica$Curso, Bioestadistica$CatDific)
tablaCursoPrep <- table(Bioestadistica$Curso, Bioestadistica$CatPrep)
tablaCursoEstres <- table(Bioestadistica$Curso, Bioestadistica$CatEstres)

tablaCursoDific
tablaCursoPrep
tablaCursoEstres

#ninguno de los anteriores tiene valores 0
#no hay que usar Fisher.

chiCursoDific <-chisq.test(tablaCursoDific)
chiCursoPrep <-chisq.test(tablaCursoPrep)
chiCursoEstres <-chisq.test(tablaCursoEstres)

chiCursoDific
chiCursoPrep
chiCursoEstres


#Género

tablaGenPrep <- table(Bioestadistica$Genero, Bioestadistica$CatPrep)
tablaGenEstres <- table(Bioestadistica$Genero, Bioestadistica$CatEstres)

tablaGenPrep
tablaGenEstres

#ninguno de los anteriores tiene valores 0
#no hay que usar Fisher.

chiGenPrep <-chisq.test(tablaGenPrep)
chiGenEstres <-chisq.test(tablaGenEstres)

chiGenPrep
chiGenEstres



#Estres

tablaCatEstresDific <- table(Bioestadistica$CatEstres, Bioestadistica$CatDific)
tablaCatEstresPrep <- table(Bioestadistica$CatEstres, Bioestadistica$CatPrep)
#ninguno de los anteriores tiene valores 0
#no hay que usar Fisher.
chiCatEstresDific <-chisq.test(tablaCatEstresDific)
chiCatEstresPrep <-chisq.test(tablaCatEstresPrep)
chiCatEstresDific
chiCatEstresPrep

#PLOTS----

library(ggplot2)

#creando graficos de barra con ggplot

df1<-data.frame(tablaCursoDific)
plot1<-ggplot(data=df1, aes(x=Var1, y=Freq, )) +
  geom_bar(aes(fill = Var2), stat="identity", position=position_dodge())

df2<-data.frame(tablaCursoPrep)
plot2<-ggplot(data=df2, aes(x=Var1, y=Freq, )) +
  geom_bar(aes(fill = Var2), stat="identity", position=position_dodge())

df3<-data.frame(tablaCursoEstres)
plot3<-ggplot(data=df3, aes(x=Var1, y=Freq, )) +
  geom_bar(aes(fill = Var2), stat="identity", position=position_dodge())

df4<-data.frame(tablaGenPrep)
plot4<-ggplot(data=df4, aes(x=Var1, y=Freq, )) +
  geom_bar(aes(fill = Var2), stat="identity", position=position_dodge())

df5<-data.frame(tablaGenEstres)
plot5<-ggplot(data=df5, aes(x=Var1, y=Freq, )) +
  geom_bar(aes(fill = Var2), stat="identity", position=position_dodge())

df6<-data.frame(tablaCatEstresDific)
plot6<-ggplot(data=df6, aes(x=Var1, y=Freq, )) +
  geom_bar(aes(fill = Var2), stat="identity", position=position_dodge())

df7<-data.frame(tablaCatEstresPrep)
plot7<-ggplot(data=df7, aes(x=Var1, y=Freq, )) +
  geom_bar(aes(fill = Var2), stat="identity", position=position_dodge())

#Mostrando los plots

plot1 #figura6
plot2 #figura7
plot3 #figura8

plot4 #figura9
plot5 #figura10

plot6 #figura11
plot7 #figura12

Discusión

El curso de Cálculo I y el curso optativo llamado Uso sostenido de las plantas, presentan diferencias en cuanto al nivel de estrés autorreportado por los estudiantes provocado por la prueba a realizar, registrándose un mayor nivel de estrés en el curso de Cálculo I el cual es considerado como un curso más difícil en cuanto a su contenido, estos resultados coinciden con los reportados por Pulido et al, 2011 donde se encontraron niveles de estrés más altos en aquellos cursos que fueron considerados como de una mayor exigencia académica. Esto nos confirma una de nuestras hipótesis, donde se esperaba que el curso de Cálculo I presenta mayores niveles de estrés antes de un examen.

Contrario a lo propuesto antes de realizar este trabajo, el hecho de tener varios años en la universidad no altera el nivel de estrés percibido por los estudiantes antes de realizar una prueba, datos similares fueron obtenidos por Pulido et al, 2011, donde no hubo diferencias significativas respecto al estrés entre los estudiantes que estaban cursando su primer semestre y aquellos que ya iban más avanzados. Esto podría ser explicado debido a que el estrés previo a un examen no es dado por si es su primer examen universitario o no, sino por su tipo de personalidad, donde hay personas que siempre quieren obtener buenos resultados, y por ello aunque realmente hayan estudiado no se sienten seguros completamente para afrontar las pruebas, y por ello las dudas y el estrés generado antes del examen sin importar su experiencia en este tipo de pruebas.

Al igual el hecho de sentirse preparado no disminuye el nivel de estrés, y contrario a esto, los estudiantes que no sienten haberse preparado de la manera correcta sienten un nivel de estrés menor. En relación a este aspecto, Suárez (2005) señala que los estudiantes que estudian tienen más estrés porque intentan evitar la auto frustración y quedar mal ante los demás, por lo que se ven obligados a buscar el rendimiento y por lo tanto a estudiar más.

Así, los resultados están indicando que muchos sujetos estudian poco y tienen bajo nivel de estrés. Seguramente esto se podría explicar desde el prisma de “para que te vas a estresar, si no tienes nada que perder”. Sorprende también que haya más sujetos de los esperados que estudian suficiente o mucho y que tienen estrés, quizás por la misma razón de “qué tienen que perder” y un sentido mayor de responsabilidad se expliquen estos resultados (Álvarez, 2012).

En lo concerniente a la comparación de estrés por género, de nueva cuenta la diferencia no tiene significancia estadística (Pulido et al, 2011). Dicho estudio coincide nuevamente con nuestros resultados, en ambos trabajos el género no influye significativamente en el nivel de estrés percibido por los estudiantes, dado que el nivel de estrés pareciera estar más relacionado con el interés que demuestra el estudiante sobre el curso y no en su género.

Por otra parte, no se se encontró diferencia entre la FC con el nivel de estrés percibido de los estudiantes de uso sostenible de las plantas y cálculo I. No obstante, estudios de Álvarez et al., 2013 y Aguilar Cordero et al., 2014 afirman que el aumento de la frecuencia cardiaca y respiratoria presentan alteraciones por el estrés. Según lo anterior, estas diferencias teóricas y las obtenidas, pueden ser atribuidas a diferentes factores por ejemplo, que los estudiantes no se conocen lo suficientemente para auto reportar un nivel estrés percibido adecuado al que presentaban, coincidiendo con Quiceno y Vinaccia (2014). Según los resultados obtenidos existe una relación significativa entre el nivel de estrés con las veces que se reprobó los cursos. El estudio de Álvarez, J., Aguilar J. y Segura S. 2011, indican que la educación superior representa un punto culminante del estrés académico por las altas cargas de trabajo y exámenes, pero también porque coinciden con una etapa de la vida en la que el estudiante debe enfrentarse a muchos cambios en su vida. Específicamente, el ingreso a la universidad coincide con el proceso de separación de la familia y la adaptación a un medio poco habitual. Es importante también recalcar, que el estrés antes de presentar un exámen constituye un grave problema, no sólo por el elevado porcentaje de estudiantes que la padecen, sino también porque ejerce un efecto muy negativo sobre el rendimiento académico. (Pulido et al., 2011). De acuerdo con lo anterior, se puede afirmar, que estas situaciones que generan estrés y algunas veces depresión es un factor importante para aprobar un curso.

Conclusiones

Después de lo discutido, se puede llegar a las siguientes conclusiones:

Referencias

Aguayo, A. y Lagos, A. Guía clínica de control de signos vitales. Facultad de Ciencias de la Salud. Universidad Pedro de Valdivia, Chillán, Chile.

Álvarez, J., Aguilar, J. y Segura S. (2011). El estrés ante los exámenes en los estudiantes universitarios. propuesta de intervención. International Journal of Developmental and Educational Psychology, 1( 2), 55-63

Álvarez, J., Aguilar, J., Fernández, J., Salguero, D y Pérez-Gallardo, E. (2013). El estrés ante los exámenes en los estudiantes universitarios. propuesta de intervención. International Journal of Developmental and Educational Psychology, 2(1), 179-187

Aguilar Cordero, M., Sánchez López, A., Mur Villar, N., García García, I., Rodríguez López, M. A., Ortegón Piñero, A., & Cortés Castell, E. (2014). Cortisol salival como indicador de estrés fisiológico en niños y adultos: revisión sistemática. Nutrición Hospitalaria: Organo Oficial de La Sociedad Española de Nutrición Parenteral Y Enteral, 29(5), 960–968.

González, V. et al. (2013). Tomando el control de su salud: Una guía para el manejo de las enfermedades del corazón, diabetes, asma, bronquitis, enfisema y otros problemas crónicos. Cuarta edición.

Álvarez,J. Aguilar, J. y Lorenzo,J (2012). La Ansiedad ante los Exámenes en Estudiantes Universitarios: Relaciones con variables personales y académicas. Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 333-354.

Pulido, M. Serrano, M .Valdés, E. Chávez, M. Hidalgo, P. y García, F (2011). Estrés académico en estudiantes universitarios. Psicología y Salud, 31-37.

Ortiz, M. et al. (2009). Influencia del Índice de Masa Corporal mayor de 25 puntos en condiciones cardiovasculares, respiratorias y musculares determinantes del rendimiento físico en el ejercicio. Revista Científica General José María Córdova. 5 N°5. Colombia.

Porges, S. (1992). El tono vagal: Un indicador fisiológico de la vulnerabilidad al estrés. Pediatrics Vol.90 N°3.

Quiceno, J. y Vinaccia, S. (2014). Calidad de vida, fortalezas personales, depresión y estrés en adolescentes según sexo y estrato. International Journal of Psychology and Psychological Therapy, 14(2), 155-170.

Seviiri, M. et al. (2017). Resting heart rate, temporal changes in resting heart rate, and overall and cause-specific mortality.

Suárez, J. M., Fernández, A. P. y Anaya, D. (2005). Un modelo sobre la determinación motivacional del aprendizaje autorregulado. Revista de Educación, 295-306.

Wilmore, J. y Costill, D. (2007). Fisiología del esfuerzo y del deporte. Sexta edición. España.