Análisis de Estrés

Introducción

Durante la pandemia causada por el COVID-19 gran parte de la población mexicana ha sido afectada en muchos ámbitos como los sociales, laborales, económicos, etcétera. Uno de los aspectos más interesantes para analizar en la población después de esta crisis global sin duda es saber cuál es el estado de la salud mental de los mexicanos en estos tiempos, más enfocándonos hacia los niveles de estrés a los que ha llegado la gente de nuestro país, ya que siendo un tema tan poco abordado como otros relacionados a la pandemia, en esta investigación nos hemos centrado en analizar el estrés en la población mexicana en los tiempos de COVID-19.

Antecedentes

La OPS (2021) señala que la pandemia por COVID-19 ha causado un efecto devastador tanto en la salud mental, como en el bienestar de las poblaciones pertenecientes al continente americano, y que entre los países afectados, la población de México presento síntomas de estrés postraumático de manera significativa en casi una tercia parte de toda la población. También se sabe que México es el país número uno a nivel mundial en estrés laboral y la pandemia simplemente ayudo a aumentarlo más, según el estudio enfocado en saber el “Estrés laboral en México” creado por la OCCMundial y la Asociación de Internet MX (2021) señalan que el estrés laboral en México después de la pandemia incremento en un 20% más a como se encontraba en 2019 por lo que la llegada de la pandemia termino de empeorar esta situación, siendo el norte del país la zona con mas estrés.

Objetivos particulares

En este caso de estudio buscamos resolver varias preguntas, entre los resultados que obtendremos nos interesa poder responder las siguientes preguntas:

- ¿Causas del Estrés? Esta pregunta la podemos contestar de diversas maneras, nos referimos a que una persona se ve afectada por diversas cosas, ya sea el trabajo excesivo, la sobrecarga en temas estudiantiles o factores como el hogar o vecindario.

- ¿En que afecta el estrés? Como premisa podemos responder esta pregunta diciendo que el estrés nos afecta tanto a la salud como con nuestras relaciones interpersonales, lo cual termina creando más problemas y/o estrés.

- ¿Cómo podemos reducir el estrés? A grandes rasgos y con información la cual se nos ha proporcionado de diversas fuentes tanto investigando como en diversas platicas escolares o situaciones personales, podemos responder esta pregunta a priori con diversas respuestas estas serían: hacer ejercicio, salir a caminar, tener un hobbie el cual nos desconecte un momento del trabajo o las responsabilidades y por último se toma en cuenta el meditar para relajar, también se podría hacer yoga.

- ¿Qué tan estresados nos encontramos debido a la pandemia y sus estragos? Nuestro objetivo principal sería analizar y entender los resultados de las encuestas hechas a diversas personas, con las respuestas podemos analizar el que tan estresada se encuentra la gente, que les causa el estrés, como se vieron afectadas con la pandemia y las situaciones que cada uno enfrenta de manera personal, ya sea el trabajo, casa, seguridad o diversos factores que atravesé el sujeto.

Teoría

El concepto de estrés es la reacción del cuerpo a una presión física, mental o emocional, acompañado de sentimientos de frustración, nervios o enojo respuesta de la tensión que este genera (NCI. s. f.). Los efectos que causa el estrés puede llegar a generar alteraciones químicas en el cuerpo, incremento de la presión arterial, ritmo cardiaco y niveles de concentración de azúcar en la sangre son alguno de los cambios que puede causar la presencia del estrés en el cuerpo, nuestro cuerpo genera sustancias químicas y hormonas causadas por el estrés, además de una sensación de preocupación constante e incluso miedo.

En ámbitos más fisiológicos, el estrés funciona como un circuito, este es llamado eje hipotalámico-pituitario-adrenal (Brian. W. 2014), el cual comienza en el hipotálamo, la cual es una parte del cerebro que puentea funcionalmente el sistema nervioso autónomo con el sistema endocrino el cual segrega las hormonas en las glándulas del cuerpo, este circuito comienza con la segregación de una hormona llamada corticotropina que se encarga de estimular las glándulas suprarrenales que surgen en consecuencia a la presión generada por el estrés, liberando así hormonas como la adrenalina, la noradrenalina y el cortisol.

Y ¿qué es lo que causa la presencia de estas hormonas?, el hecho de que estas hormonas estén presentes en nuestro cuerpo genera una alteración en nuestro estado físico directo, la adrenalina y noradrenalina disparan la presión sanguínea y el ritmo cardiaco, redirige la prioridad de flujo de sangre del sistema gastrointestinal hacia los músculos, esto con la finalidad de mejorar el tiempo de reacción, ya que la adrenalina disminuye la presión diastólica como consecuencia de la vasodilatación, más que nada en vasos del músculo esquelético; a su vez la noradrenalina incrementa la presión diastólica por una vasoconstricción más generalizada (Julia R.P. 2015 ). Por otro parte, el cortisol se encargará de absolver los niveles de azúcar en el cuerpo para darle ese subidón de energía al cuerpo para afrontar la situación que genero el estrés.

Lo grave aquí es ¿qué nos puede ocasionar la presencia constante de estas hormonas en nuestro cuerpo?, si bien la segregación de esta hormona nos puede llegar a salvar la vida en un escenario de estrés real en donde corramos peligro real, también es verdad que no siempre estamos en situaciones de tan alto calibre que en realidad si ameriten la presencia de estas hormonas, ahí es cuando ponemos sobre la balanza el estrés de la vida cotidiana, pequeñas dosis de estrés pero que siempre está ahí, presentes, o incluso pero, estrés generado por escenarios ficticios que creamos en nuestras cabezas, que a veces llegamos a sobre pensarlo tanto que llegan a tal punto de estresarnos de solo imaginarlo.

Por mencionar algunas de las consecuencias que causa el exceso de adrenalina y cortisol en la sangre que llegan en presencia del estrés, lo que son enfermedades como la hipertensión, cefaleas, trastornos de ansiedad, insomnio; además está el cortisol, el exceso de esta hormona pues generar niveles de defensa bajos en el sistema inmunológico los que trae consigo enfermedades respiratorias o alergias, también afecta el sistema gastrointestinal, nos dificultar la digestión y absorción de macronutrientes de los alimentos, en otras palabras, indigestión, irritación en la mucosa intestinal y por lo tanto ulceras y colitis; el sistema cardiovascular se puede ver afectado por el cortisol ocasionando enfermedades crónicas del corazón e infartos; el cortisol también aporta a la retención de grasas y líquidos, por lo tanto la llegada del sobrepeso, también el aumento por el apetito, en especial de alimentos altos en azucares, grasas y carbohidratos, este aumento de peso y desorden alimenticios puede aumentar el riesgo a padecer diabetes; por último el exceso de cortisol puede desencadenar padecimientos psicológicos y mentales como la depresión y la demencia. (Dra. Maritza. F. 2021)

Métodos

En este caso de estudio se usó varios métodos entre los cuales se encuentra los histogramas los cuales representan de forma gráfica a una variable y utiliza barras donde cada barra representa la frecuencia en que aparecen los valores de dicha variable. Básicamente sirve para poder visualizar de manera general la distribución de la población con lo cual también se puede observar la tendencia que tienen los valores de esta variable.

Otro método utilizado fue la tabla de distribución de frecuencias el cual es una ordenación en forma de tabla de las diferentes frecuencias que puede tener los datos, estas frecuencias son:

Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta es las veces que aparece un valor o un determinado intervalo y es representado por ‘fi’. La suma de todas las frecuencias absolutas es igual al número total de datos. (CECyTEC. 2021)

Frecuencia acumulada: Esta frecuencia es la suma de todas las frecuencias absolutas anteriores a ella más la actual del valor considerado. Se representa ‘fai’. (CECyTEC. 2021)

Frecuencia relativa: La frecuencia relativa es la división de la frecuencia absoluta del valor considerado entre el número total de datos. (CECyTEC. 2021)

Frecuencia relativa acumulada: La frecuencia relativa acumulada es la suma de todas las frecuencias relativas anteriores a ella más la frecuencia relativa actual del valor considerado. (CECyTEC. 2021)

Frecuencia porcentual: Es el porcentaje que representa la frecuencia absoluta respecto a todos los datos que existen. (CECyTEC. 2021)

Resultados y discusión

A continuación, se mostrará el desglose de los datos de una encuesta realizada con la finalidad de tener una noción de lo que en realidad le afecta a la población en cuestiones de salud mental y las consecuencias de un encierro prolongado a lo largo del último año y medio de pandemia, con esto entenderemos un poco mejor el calibre de lo que enfrentamos y las repercusiones de este evento en el estado de salud de las personas.

library(readxl)
Analisis_Estres_2021 <- read_excel("Analisis_Estres_2021.xlsx") # Encuesta sobre la condición de estrés en Hermosillo y Ciudad Obregón.
View(Analisis_Estres_2021)

datatable(Analisis_Estres_2021[2:11])

Figura 1. Datos de una encuesta hecha durante las últimas dos semanas de noviembre sobre los niveles de estrés de la población de Hermosillo y Ciudad Obregón en Sonora, esta encuesta se le hizo a un total de 56 personas.

Hay que tener mucho ojo en el énfasis anterior, mencionando que esta encuesta fue realizada en esta época del año, la época de invierno, finales de noviembre, la época decembrina a la vuelta de la esquina; se llega a pensar que la calidez y la felicidad se respiran en el aire, que todo es buena vibra ya que se acerca la navidad y después toca recibir otro año nuevo lleno de oportunidades, pero no siempre es así, esto no pasa en todos los casos, me parece interesante que esta creencia gire en torno a esta época del año.

Por eso creo que vale la pena mencionar que de hecho existe un padecimiento psicológico que se horroriza al llegar a esta temporada, el trastorno afectivo estacional (TAE) o por sus siglas en inglés, SAD (seasonal affective disorder), este es un tipo de depresión que se relaciona a los cambios estacionales de luz, los cuales son más común en la transición a la temporada de otoño e invierno en este hemisferio, este padecimiento puede llegar a causar problemas en el funcionamiento diario normal del que lo sufre. Las razones de este padecimiento aún no han sido científicamente comprobadas, aparentemente este afecta las hormonas y químicos en el cerebro, el ciclo de sueño y el estado emocional. (Winchester Hospital, 2021)

pl <- ggplot(Analisis_Estres_2021,aes(x=`De una escala del 1 al 5 ¿Cómo afecto la pandemia a sus ingresos?`))
pl+ geom_histogram(binwidth = 0.3, col='black', fill='red', alpha=0.4)+ xlab('¿Cómo afecto la pandemia a sus ingresos? De una escala del 1 al 5') + ylab('Frecuencia') + ggtitle('Histaograma ¿Cómo afecto la pandemia a sus ingresos?')

Figura 2. En esta figura podemos darnos cuenta que a la mayoría la pandemia le afecto medianamente sus ingresos ya que como nos podemos dar cuenta más de 20 personas seleccionaron el 3 en una escala de 5 de que tanto les afecto en sus ingresos y tomando en cuenta que la mayoría son principalmente estudiantes puede significar que a toda su familia les afecto ya que muchos dependen de sus padres para poder tener ingresos.

library(fdth)

## 
## Attaching package: 'fdth'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var

dist <- fdt(Analisis_Estres_2021$`De una escala del 1 al 5 ¿Cómo afecto la pandemia a sus ingresos?`)
dist

##  Class limits  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##   [0.99,1.57)  4 0.07  7.14  4   7.14
##   [1.57,2.15) 13 0.23 23.21 17  30.36
##   [2.15,2.73)  0 0.00  0.00 17  30.36
##   [2.73,3.31) 23 0.41 41.07 40  71.43
##   [3.31,3.89)  0 0.00  0.00 40  71.43
##   [3.89,4.47)  9 0.16 16.07 49  87.50
##   [4.47,5.05)  7 0.12 12.50 56 100.00

Figura 3. En esta figura se encuentra la tabla de distribución de frecuencia se muestra lo mismo que en el histograma, pero de manera más precisa ya que podemos ver que las veces que aparece el número 3 que es 23 veces lo cual representa el 41% de nuestros encuestados.

pl <- ggplot(Analisis_Estres_2021,aes(x=`La posibilidad de ser contagiado por el covid.`))
pl+ geom_histogram(binwidth = 0.3, col='black', fill='red', alpha=0.4)+ xlab('La posibilidad de ser contagiado por el covid. De una escala del 1 al 5') + ylab('Frecuencia') + ggtitle('Histograma La posibilidad de ser contagiado por el covid')

Figura 4. En esta figura tomamos en cuenta que un 1 es estar muy seguro de que no hay posibilidad de contagiarse y un 5 es estar muy seguro de que hay una posibilidad grande contagiarse podemos darnos cuenta que la mayoría piensa que hay una gran posibilidad de contagiarse ya que la mayoría selecciono el 4.

library(fdth)
dist <- fdt(Analisis_Estres_2021$`La posibilidad de ser contagiado por el covid.`)
dist

##  Class limits  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##   [0.99,1.57)  3 0.05  5.36  3   5.36
##   [1.57,2.15)  6 0.11 10.71  9  16.07
##   [2.15,2.73)  0 0.00  0.00  9  16.07
##   [2.73,3.31) 10 0.18 17.86 19  33.93
##   [3.31,3.89)  0 0.00  0.00 19  33.93
##   [3.89,4.47) 21 0.38 37.50 40  71.43
##   [4.47,5.05) 16 0.29 28.57 56 100.00

Figura 5. En esta figura se muesta la tabla en la cual nos damos cuenta que la gente que está segura y muy segura (en la escala se indica por el 4 y 5) que tienen una gran posibilidad de contagiarse conforman alrededor del 66%.

pl <- ggplot(Analisis_Estres_2021,aes(x=`Dolores musculares`))
pl+ geom_histogram(binwidth = 0.3, col='black', fill='red', alpha=0.4)+ xlab('Ha tenido Dolores musculares. De una escala del 1 al 5') + ylab('Frecuencia') + ggtitle('Histograma Dolores musculares')

Figura 6. En esta figura tomamos en cuenta que un 5 seria que tienen dolores musculares podemos concluir que mucha gente ha sufrido de dolores musculares.

library(fdth)
dist <- fdt(Analisis_Estres_2021$`Dolores musculares`)
dist

##  Class limits  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##   [0.99,1.57) 11 0.20 19.64 11  19.64
##   [1.57,2.15)  8 0.14 14.29 19  33.93
##   [2.15,2.73)  0 0.00  0.00 19  33.93
##   [2.73,3.31) 15 0.27 26.79 34  60.71
##   [3.31,3.89)  0 0.00  0.00 34  60.71
##   [3.89,4.47) 12 0.21 21.43 46  82.14
##   [4.47,5.05) 10 0.18 17.86 56 100.00

Figura 7. En esta figura vemos que más del 60% de las personas han tenido dolores musculares variando entre los rangos de vez en cuando hasta muy seguido.

pl <- ggplot(Analisis_Estres_2021,aes(x=Angustia))
pl+ geom_histogram(binwidth = 0.3, col='black', fill='red', alpha=0.4)+ xlab('Ha padecido muy seguido de Angustia. De una escala del 1 al 5') + ylab('Frecuencia') + ggtitle('Histograma Angustia')

Figura 8. En esta figura podemos ver como la mayoría ha pasado por angustia ya que muchos han indicado con un 5 que han tenido angustia de manera muy constante y de manera fuerte sin contar los que indicaron (con 4) que padecen de angustia constante pero no tan fuerte.

library(readxl)
IMM_2020_1_ <- read_excel("IMM_2020 (1).xls") # Índices de marginación nacional por estado. 
Indice <- read_excel("Indice.xlsx") # Índice de marginación de Ciudad Obregón y Hermosillo.

boxplot(IMM_2020_1_$`Índice de marginación, 2020`, col="pink")

Figura 9. En esta figura se muestra una gráfica de caja y bigote en la cual podemos apreciar como el índice de marginación de México en el año 2020 se ha mantenido muy cerca entre los 50 a 55 puntos con unos municipios en los extremos.

ggplot(Indice, aes(x=`Nombre del municipio`,y=`Índice de marginación, 2020`,fill=`Nombre del municipio`)) + geom_bar(stat="identity")

Figura 10. En esta figura podemos ver como el índice de marginación de Hermosillo supero por muy poco al de Cajeme básicamente por un punto.

Este concepto es importante para entender cómo se desarrolla las salud mental en relación a este dato y porque van de la mano, la marginación es un glitch en la estructura de la sociedad la cual se distingue por la ausencia de ciertas oportunidades que limitan el desarrollo y las capacidades para adquirirlo en un colectivo social, debido a que no hay una manifestación de esa puerta de desarrollo y tampoco lo necesario para adquirirlas, esto limita bastante a la comunidad, impide esas buenas condiciones de vida, exponiéndolos a una cantidad de riesgos y vulnerabilidades. Este dato se usa como una amalgama que concentra las diferencias socioeconómicas de un área en específico en comparación al su territorio nacional, identificando las carencias de la población que son síntomas de la falta de acceso a educación, vivienda optima, ausencia de bienes e incumplimiento de necesidades básicas humanas. (Vega Estrada, S. 2012)

Ahora, ¿que relación tiene esto con el estrés?, si se analiza por un momento con los datos de la figura 8 veremos un dato que nos permite generar un juicio general sobre el estrés, la angustia, angustia derivada por la pandemia, esto por varios factores que se originaron en consecuencia a esta; estos pueden jugar un papel basten relevante en la estabilidad mental y emocional de la población, debido a que por causas al estrés existe el miedo o la angustia a perder el empleo o contagiarse por tener que acudir al centro de trabajo, ya que la gente no se puede dar el lujo de dejar de asistir al trabajo, se ven obligados a cumplir con la carga y riesgo laboral que implica esto durante la pandemia ya que trabajan para poder recibir la paga que cubrirá las necesidades básicas de ellos y sus familias. Es imprudente tener la idea de que la gente se pondrá a pensar sobre su estrés o sobre su estado mental y emocional si no pueden cubrir los gastos de primera necesidad, será normal que sus niveles de angustia, su estado físico y estado emocional pasen a segundo plano, con esto podemos entender que la marginación social si juega un papel muy importante en el estado emocional de la población.

library(fdth)
dist <- fdt(Analisis_Estres_2021$Angustia)
dist

##  Class limits  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##   [0.99,1.57)  5 0.09  8.93  5   8.93
##   [1.57,2.15)  9 0.16 16.07 14  25.00
##   [2.15,2.73)  0 0.00  0.00 14  25.00
##   [2.73,3.31)  6 0.11 10.71 20  35.71
##   [3.31,3.89)  0 0.00  0.00 20  35.71
##   [3.89,4.47) 16 0.29 28.57 36  64.29
##   [4.47,5.05) 20 0.36 35.71 56 100.00

Figura 11. En esta figura una vez más vemos como la pandemia a afectado de manera negativa ya que otra vez la población que la ha pasado mal, en este caso padeciendo angustia, supera el 50%.

pl <- ggplot(Analisis_Estres_2021,aes(x=`Falta de sueño`))
pl+ geom_histogram(binwidth = 0.3, col='black', fill='red', alpha=0.4)+ xlab('Ha padecido fuertemente de falta de sueño. De una escala del 1 al 5') + ylab('Frecuencia') + ggtitle('Histograma Falta de sueño')

Figura 12. En esta figura vemos que la mayoría de los encuestados si ha padecido fuertemente y de manera constante la falta de sueño.

library(fdth)
dist <- fdt(Analisis_Estres_2021$`Falta de sueño`)
dist

##  Class limits  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##   [0.99,1.57)  7 0.12 12.50  7  12.50
##   [1.57,2.15)  5 0.09  8.93 12  21.43
##   [2.15,2.73)  0 0.00  0.00 12  21.43
##   [2.73,3.31) 13 0.23 23.21 25  44.64
##   [3.31,3.89)  0 0.00  0.00 25  44.64
##   [3.89,4.47)  9 0.16 16.07 34  60.71
##   [4.47,5.05) 22 0.39 39.29 56 100.00

Figura 13. En esta figura observamos que son específicamente 22 personas de 56 que padecen fuertemente la falta de sueño.

pl <- ggplot(Analisis_Estres_2021,aes(x=`Dolor de cabeza`))
pl+ geom_histogram(binwidth = 0.3, col='black', fill='red', alpha=0.4)+ xlab('Ha padecido de manera frecuente Dolor de cabeza. De una escala del 1 al 5') + ylab('Frecuencia') + ggtitle('Histograma Dolor de cabeza')

Figura 14. En esta figura se muestra como los números que más se repiten son el 3 y el 5 que nos indica que mucha gente o padecía de manera medianamente frecuente los dolores de cabeza o de manera muy frecuente.

library(fdth)
dist <- fdt(Analisis_Estres_2021$`Dolor de cabeza`)
dist

##  Class limits  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##   [0.99,1.57)  8 0.14 14.29  8  14.29
##   [1.57,2.15)  6 0.11 10.71 14  25.00
##   [2.15,2.73)  0 0.00  0.00 14  25.00
##   [2.73,3.31) 13 0.23 23.21 27  48.21
##   [3.31,3.89)  0 0.00  0.00 27  48.21
##   [3.89,4.47) 11 0.20 19.64 38  67.86
##   [4.47,5.05) 18 0.32 32.14 56 100.00

Figura 15. En esta figura podemos apreciar como solo el 14% no ha padecido dolores de cabeza en lo que va de esta pandemia

pl <- ggplot(Analisis_Estres_2021,aes(x=Depresión))
pl+ geom_histogram(binwidth = 0.3, col='black', fill='red', alpha=0.4)+ xlab('Ha padecido de Depresión de manera frecuente y fuerte. De una escala del 1 al 5') + ylab('Frecuencia') + ggtitle('Histograma Depresión')

## Warning: Removed 1 rows containing non-finite values (stat_bin).

Figura 16. En esta figura se torna un poco más interesante ya que los polos opuestos son muy similares para ser más precisos 13 no han pasado por depresión mientras 17 si lo han hecho y de manera muy fuerte y frecuente.

library(fdth)
dist <- fdt(Analisis_Estres_2021$Depresión) # Datos de depresion en la encusta.
dist

##  Class limits  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##   [0.99,1.57) 13 0.24 23.64 13  23.64
##   [1.57,2.15) 10 0.18 18.18 23  41.82
##   [2.15,2.73)  0 0.00  0.00 23  41.82
##   [2.73,3.31) 10 0.18 18.18 33  60.00
##   [3.31,3.89)  0 0.00  0.00 33  60.00
##   [3.89,4.47)  5 0.09  9.09 38  69.09
##   [4.47,5.05) 17 0.31 30.91 55 100.00

multi.hist(x = Analisis_Estres_2021[12:50], dcol = c("blue", "red"), dlty = c("dotted", "solid"), main = "")

Figura 17. En esta figura se muestra un resumen de los histogramas generados por los resultados de la encuesta.

También es importante saber un dato que nos indique con más claridad la magnitud de los estragos que dejo y está dejando la pandemia en temas mentales a lo largo del territorio mexicano, para esto es necesario ver los índices de suicidios en el país, las causas de los suicidios están comúnmente relacionadas con problemas emocionales y de salud mental es por eso que el dato nos servirá como un umbral de métrica más cuantitativo.

library(readr)
suicidios_inegi <- read_csv("suicidios.csv") # Índices de suicidios en México en los últimos 27 años.

## Rows: 27 Columns: 2

## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## dbl (1): Periodo

## 
## i Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## i Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

pairs(suicidios_inegi)

Figura 18. En esta figura podemos observar el incremento del índice de suicidios en México según datos proporcionados por el INEGI (2021), el cual va claramente en aumento, y si nos fijamos con más detenimiento en el año 2020 hubo un pico más grande en el incremente de las defunciones por suicidio en el país, esto más los datos abordados e lo largo del caso de estudio nos hace llegar a la conclusión de que la pandemia fue un gran detonante en para el agravamiento en el estado de salud mental de la población mexicana.

Conclusiones

Tras el análisis hecho durante esta investigación podemos concluir que la pandemia si genero un incremento en el estrés de la población, en base a las gráficas nos hemos podido percatar que la angustia fue uno de los factores que afecto más a la gente, y no es para menos, en base a esa información proporcionada de manera interna y externa, es decir, información que obtuvimos por medio de investigaciones, reportes y encuestas, incluyendo la información que nos proporcionó el maestro, nos dimos cuenta de algo evidente, la gente si está muy estresada pero no sabíamos que a tal nivel de llegar a atentar contra su vida, temas como la salud mental y/o estrés, nos parecen muy interesantes ya que se hablan pero no a un nivel claro y no se da una información la cual baste para lidiar con dichos problemas debido a que no están en el spot light de la opinión pública; la pandemia trajo consigo muchos cambios repentinos y restricciones a la población que a la mayoría termino afectando negativamente porque mucha gente en nuestro país no estaba preparada para recibir una situación así de un momento a otro, por lo que es normal que la gente comenzara a sentir inquietud y preocupaciones por sus empleos, ingresos, por la escuela e incluso por sus propias vidas.

Podemos decir que el estrés durante la pandemia aumento gracias a diferentes factores derivados de la pandemia como la pérdida de empleos o disminución de sueldos que afecto a muchas personas y aunque el dinero no trae felicidad definitivamente ayuda a alcanzarla ya que primero es necesario cubrir ciertas necesidades básicas como el poder comer o pagar los servicios públicos, después de esto se puede empezar a plantear una solución en el aspecto psicológico y emocional, no antes, lo cual en muchos casos, gracias al encierro producido por la pandemia juntado al trastorno afectivo estacional, ha provocado que muchos entren en depresión o que tengan una mayor angustia. Es mucho más fácil aprender a pescar sin el estómago vacío.

xfun::embed_file("Analisis_de_Estres.Rmd")

xfun::embed_file("Analisis_Estres_2021.xlsx")

xfun::embed_file("Indice.xlsx")

xfun::embed_file("IMM_2020 (1).xls")

xfun::embed_file("suicidios.csv")