Abstract

The aim of = this study was to analyse body composition, academic stress and emotional eating= in university students from a multivariate perspective, considering socio-demographic variables such as age, gender and major. Mixed Factor Data Analysis (MFDA) was used, a technique that combines quantitative variables (body fat percentage, body mass index, stress scales, and emotional eating) with qualitative variables (gender, age group, and major). The sample consi= sted of participants from different faculties who completed validated questionna= ires to measure academic stress and emotional eating tendencies, as well as undergoing anthropometric assessments. The results showed two main dimensio= ns: the first (Dim1) was closely related to body fat percentage (PBF), mood swi= ngs, anxiety and somatisation (CAS), and institutional demands (EDI). The second dimension (Dim2) was associated with visceral fat percentage (VFL), total f= at mass (BFM), body mass index (BMI) and other dimensions of academic stress. = In addition, socio-demographic variables showed differences based on gender and age, as reflected by their position in the factorial space. These findings highlight the importance of designing multidisciplinary interventions that simultaneously address physiological and psychological factors, as well as = contextual characteristics, to promote more effective strategies for preventing and managing overweight and stress in university populations.=

Keywords: B= ody composition, academic stress, emotional eating, multivariate analysis.=

Introducción<= o:p>

La obesidad es una condición multifactorial (Chooi et al., 2019) y su reciente aumento ilustra u= na asociación con cambios en el estilo de vida, trastornos alimentarios y fac= tores biológicos y psicosociales (Mamani Ortiz et al., 2019; Sepulveda et al., 2019). De hecho, existe una asociaci�= �n entre el aumento del índice de masa corporal (IMC), el desarrollo de trast= ornos de ansiedad (Simon et al., 2006) y estrés crónico (van der Valk et al., 2018). Además el aumento de obesidad reportado para Panamá en las últimas tres décadas <= !--[if supportFields]> ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {"citationID":"1lArsXoE","properties":{"= formattedCitation":"(Sasson et al., 2014)","plainCitation":"(Sasson et al., 2014)&q= uot;,"noteIndex":0},"citationItems":[{"id":&q= uot;Nt9zwoRz/sVOim4oM","uris":["http://www.mendeley.com= /documents/?uuid=3D2ce83712-1079-412a-b972-d0b868927d57"],"itemDa= ta":{"DOI":"10.1371/journal.pone.0091689","IS= SN":"1932-6203","abstract":"Background: In Central America, there has been a marked increase in obesity in the last= 30 years. Over this time frame, in Panama, there have been lifestyle changes associated with economic development and urbanization that may have facilit= ated increases in body weight. The aim of the study is to describe the change in= the prevalence of obesity in the country since 1982 and to analyze the associat= ion of obesity with gender, place of residence and socioeconomic factors. Metho= ds: We analyzed three nationally representative cross-sectional studies and one sub-national study of Panamanian adults that evaluated anthropometric and socioeconomic variables; ENPA-1982 (n =3D 11 611), ENV-II 2003 (n =3D 14 73= 7), ENV-III 2008 (n =3D 15 484), PREFREC-2010 (n =3D 3 590). We also evaluated = one nationally representative study that evaluated people's perception of their body weight, ENSCAVI-2007 (n =3D 25 748). Results: In 1982, the prevalence = in males of a body mass index (BMI) ≥ 30 kg/m2 was 3.8% (3.3-4.2) and in fem= ales 7.6% (6.9-8.2). In 2003, the prevalence in males increased to 14.4% (13.6-1= 5.2) and in females to 21.8% (20.8-22.7). In 2008, the prevalence in males was 1= 6.9% (16.0-17.7) and in females it was 23.8% (22.8-24.7). Nevertheless, in 2007,= the national perception of being obese was only 4% among males and 6.7% among females. The highest prevalence of obesity was noted in urban areas. Female gender and higher income were found to be positively associated with obesit= y. Income level was positively associated with abdominal obesity in men but no= t in women. Conclusions: There has been a marked increase of obesity in Panama in the last 3 decades. Initiatives to control this problem will have to take i= nto consideration the observed gender difference and the lifestyle changes that have contributed to the rise of this problem. © 2014 Sasson et al.","author":[{"dropping-particle":"",&= quot;family":"Sasson","given":"Morris",&= quot;non-dropping-particle":"","parse-names":false= ,"suffix":""},{"dropping-particle":"&quo= t;,"family":"Lee","given":"Marcos",= "non-dropping-particle":"","parse-names":fals= e,"suffix":""},{"dropping-particle":"&qu= ot;,"family":"Jan","given":"Carmen"= ,"non-dropping-particle":"","parse-names":fal= se,"suffix":""},{"dropping-particle":"&q= uot;,"family":"Fontes","given":"Flavia&q= uot;,"non-dropping-particle":"","parse-names"= :false,"suffix":""},{"dropping-particle":&quo= t;","family":"Motta","given":"Jorge= ","non-dropping-particle":"","parse-names&quo= t;:false,"suffix":""}],"container-title":&quo= t;PLoS ONE","editor":[{"dropping-particle":"",&= quot;family":"Wang","given":"Guoying",&q= uot;non-dropping-particle":"","parse-names":false,= "suffix":""}],"id":"ITEM-1","i= ssue":"3","issued":{"date-parts":[["= ;2014","3","12"]]},"page":"e91689&q= uot;,"title":"Prevalence and Associated Factors of Obesity among Panamanian Adults. 1982–2010","type":"article-journal","volume= ":"9"}}],"schema":"https://github.com/citatio= n-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json"} (Sasson et al., 2014), propicia una situación vulner= able en la cual la población panameña sea susceptible a trastornos psiquiátri= cos asociados a la obesidad.

Mientras que una gran parte de la población puede es= tar expuesta a diversas presiones que pueden causar problemas mentales, alimentarios y de obesidad. La etapa de transición de la adolescencia a la= edad adulta joven es especialmente vulnerable. En adición durante etapa de transición los jóvenes inician sus estudios universitarios.=

En los estudiantes universitarios confluyen una serie= de situaciones y factores que pueden provocar una ganancia excesiva de peso ta= les como: alimentación poco saludable (LaCaille et al., 2011; Stok et = al., 2018), mayor oferta de alimentos (Sprake et al., 2018), mayor oferta de alcohol, disminución de actividad física que promueven la ganancia de peso = (Sogari et al., 2018), así como la adaptación a nue= vos entornos, obligaciones académicas y cambios en la vida y la identidad, que contribuyen al aumento del estrés percibido es los jóvenes = (Charalambous, 2020; Shapiro et = al., 2000).

Se ha reportado que la percepción de estrés estimul= a la ingesta de comida, en particular comida con altos contenidos calóricos. Lu= ego de finalizada la ingesta de alimentos, el individuo muestra una reducción = del sentimiento de estrés (Dallman, 2010; Sominsky & Spencer, 2014). Además, factores antropométr= icos como el índice de masa corporal (BMI) y la grasa corporal han sido asociad= os con patrones de alimentación emocional (Alqahtani & Alhazmi, 2025; Dakanalis et al., 2023). Sin embargo, la relación entre estas variables es compleja y depende de múltiples dimensiones, incluyendo características demográficas como el sexo y la edad.=

En este estudio, aplicamos un Análisis Factorial de = Datos Mixtos (FAMD) para examinar la estructura subyacente de estas relaciones en= una muestra de estudiantes universitarios. Evaluamos la influencia del sexo, la edad y la carrera en la variabilidad de las dimensiones obtenidas, con el objetivo de comprender mejor cómo estas variables se interrelacionan y de = qué manera contribuyen a la percepción del estrés académico y la alimentaci�= �n emocional en la población estudiantil.

Método s <= span style=3D'mso-bookmark:_Toc85793611'>

Delimitación de la población

La unidad de aná= lisis se refiere a la población que se utilizará en esta investigación, estará integrada por los estudiantes de I a V año de diferentes carreras de la US= MA. Contamos con un total de 151 participantes.=

Estrés académico

El estrés académico se midió mediante la versión modificada para Panamá del Cuestionario= de Estrés Académico (SEEU-R) . El cuestionario estuvo compuesto por 28 preguntas, = las cuales reunieron información relacionada con la frecuencia del comportamie= nto, por ejemplo: “Diario, tres o cuatro veces por semana, una o dos veces por semana, etc.”

El cuestionario se compone de 6 dimensiones. Cambio de ánimos, presencia de ansiedad y somatización (CAS), estrés inducido por carga de trabajo (ECA), comparaci= ón con terceros (CCT), estrés inducido por eventos de vida y exigencia académica (EVA), presión por mejorar el nivel académico (PNA) y exigencia por parte= de la institución (EDI). El puntaje total de cada estudiante se obtuvo de la sum= a de las ponderaciones de cada dimensión, calculando el puntaje de estrés acad= émico por dimensión.

Aliment= ación emocional

La conducta alimentaria se evaluó utilizando el Dutch Eating Cuestionario de comportam= iento (DEBQ) para evaluar los comportamientos alimentarios . La escala DEBQ ha sido ampliamente utilizado y ha demostrado ser útil y herramienta confiable . Utilizaremos la versión validada en castellano . El Cuestionario Holandés de Conducta Alimentaria (DEBQ) consta de 33 ítems a los que se responde en una escala tipo Likert que va desde 1 =3D rara vez hasta 5 =3D = muy a menudo. La escala de alimentación emocional (EMO) contiene 13 ítems (p. e= j., "¿Tiene ganas de comer cuando está irritado?"), la escala de alimentación externa (EXT) tiene 10 ítems (p. ej., "¿Come más de l= o normal cuando ve a otros comiendo?''), y la escala de restricción (RST) contiene = 10 ítems (p. ej., "¿Comes menos deliberadamente para no engordar?"= ). Solo el ítem 21 ("¿Le resulta difícil resistirse a comer alimentos deliciosos?") es un ítem invertido. El puntaje total de cada estudian= te se obtuvo de la suma de las ponderaciones de cada dimensión, calculando el pu= ntaje de alimentación emocional por dimensión.

Los instrumentos = de recolección de datos se aplicaron en una ocasión a cada estudiante en la = semana previa al final de los cuatrimestres. Se tomaron muestras específicamente = en abril, junio y noviembre de 2024.

Variabl= es antropométricas

Para determinar la masa de grasa corporal (BFM), el índice de masa corporal (BMI), el porcent= aje de grasa corporal (PBF) y el porcentaje de grasa visceral (VFL). Se utiliz�= � la balanza digital (InBody) con dispositivo de impedancia bioeléctrica, con electrodos de manos y pies. La bioimpedancia basó su medición en la difer= ente resistencia que ofrecían tanto el agua como los diferentes tejidos corpora= les al paso de una corriente eléctrica, permitiendo establecer la composición= de los sujetos. El BMI funciona como medida fiable para la obesidad y asocia con el porcentaje de grasa por impedancia y los pliegues de piel ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {"citationID":"gxFoBllq","properties":{"= formattedCitation":"(Khalil et al., 2014; Mooney et al., 2013)","plainCitation":"(Khalil et al., 2014; Mooney et al., 2013)","noteIndex":0},"citationItems":[{"id&q= uot;:"2RT4eUdU/qRd4kRzc","uris":["http://www.mende= ley.com/documents/?uuid=3D68433675-bb86-4040-8493-4e21a9ff2e7e"],"= ;itemData":{"DOI":"10.3390/s140610895","ISSN&= quot;:"1424-8220","abstract":"Bioimpedance analysis is a noninvasive, low cost and a commonly used approach for body composition measurements and assessment of clinical condition. There are a variety of methods applied for interpretation of measured bioimpedance data= and a wide range of utilizations of bioimpedance in body composition estimation= and evaluation of clinical status. This paper reviews the main concepts of bioimpedance measurement techniques including the frequency based, the allo= cation based, bioimpedance vector analysis and the real time bioimpedance analysis systems. Commonly used prediction equations for body composition assessment= and influence of anthropometric measurements, gender, ethnic groups, postures, measurements protocols and electrode artifacts in estimated values are also discussed. In addition, this paper also contributes to the deliberations of bioimpedance analysis assessment of abnormal loss in lean body mass and unbalanced shift in body fluids and to the summary of diagnostic usage in different kinds of conditions such as cardiac, pulmonary, renal, and neural= and infection diseases. © 2014 by the authors; licensee MDPI, Basel, Switzerland.","author":[{"dropping-particle":"= ;","family":"Khalil","given":"Sami&= quot;,"non-dropping-particle":"","parse-names"= ;:false,"suffix":""},{"dropping-particle":&qu= ot;","family":"Mohktar","given":"Ma= s","non-dropping-particle":"","parse-names&qu= ot;:false,"suffix":""},{"dropping-particle":&= quot;","family":"Ibrahim","given":"= Fatimah","non-dropping-particle":"","parse-na= mes":false,"suffix":""}],"container-title&quo= t;:"Sensors","id":"ITEM-1","issue":= "6","issued":{"date-parts":[["2014"= ,"6","19"]]},"page":"10895-10928",&= quot;title":"The Theory and Fundamentals of Bioimpedance Analysis in Clinical Status Monitor= ing and Diagnosis of Diseases","type":"article-journal","volume&qu= ot;:"14"}},{"id":"2RT4eUdU/RD96nWYX","ur= is":["http://www.mendeley.com/documents/?uuid=3Df0617f96-4afb-437= e-b707-474422140b89"],"itemData":{"DOI":"10.1= 016/j.orcp.2012.10.004","ISSN":"1871-403X","a= uthor":[{"dropping-particle":"","family"= :"Mooney","given":"Stephen J","non-dropping-particle":"","parse-names&qu= ot;:false,"suffix":""},{"dropping-particle":&= quot;","family":"Baecker","given":"= Aileen","non-dropping-particle":"","parse-nam= es":false,"suffix":""},{"dropping-particle&qu= ot;:"","family":"Rundle","given":&q= uot;Andrew G","non-dropping-particle":"","parse-names&qu= ot;:false,"suffix":""}],"container-title":&qu= ot;Obesity Research & Clinical Practice","id":"ITEM-2",&q= uot;issue":"1","issued":{"date-parts":[[= "2013"]]},"page":"e55-e66","publisher&qu= ot;:"Asia Oceania Assoc. for the Study of Obesity","title":"Comparison of anthropometric and body composition measures as predictors of components of the metabolic syndrome = in a clinical setting","type":"article-journal","v= olume":"7"}}],"schema":"https://github.com/ci= tation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json"} (Khalil et al., 2= 014; Mooney et al., 2013).

Análisis estadísticos

Inicialmente se prese= nta la descripción demográfica de los participantes. Luego, se empleó el an�= �lisis factorial de datos mixtos (FAMD) como un método de componentes principales diseñado para todos los datos predictores que contienen variables cuantita= tivas y cualitativas. El Análisis Factorial de Datos Mixtos (FAMD) es una opción adecuada para este estudio, ya que permite integrar simultáneamente variab= les cuantitativas (como indicadores de composición corporal) y cualitativas (c= omo sexo o carrera) en un mismo modelo. Este método facilita la reducción de = la dimensionalidad, permitiendo visualizar patrones y relaciones entre las var= iables y los individuos sin perder riqueza de datos. Además, ayuda a identificar = cómo ciertas categorías o niveles de las variables contribuyen a las dimensiones resultantes. Todos los análisis se realizaron utilizando R (versión 4.2.2= ) con paquetes de modelos (dplyr, stats, tidyverse). El análisis factoria= l y el análisis de agrupamiento jerárquico utilizaron los paquetes FactoMi= neR y factoextra.

Aspectos éticos de la investigaci�= �n

Esta investigación se desarrolló de acuerdo con la Declaración de Helsinki, y fue aprobada por el Comité de Bioética de la = USMA, con código PT007.2.

Resultados

Estadísticos descriptivos

La mayoría de los participantes (57,6%) son estudian= tes de Psicología, lo que indica una presencia dominante en la muestra. El res= to (42,4%) proviene de carreras como Comunicación, Diseño de Interiores, Ingeniería y otras disciplinas. En cuanto a la edad, el grupo más represe= ntado es el de 20 a 21 años (43,7%), seguido de los mayores de 21 años (29,1%).= Los participantes de 18 y 19 años tienen una menor representación, con un 27%= en conjunto.

Predomina el sexo femenino, con un 72% de participaci= ón, mientras que el sexo masculino representa el 27%. Respecto al peso corporal= , el 44% de los participantes tiene un peso normal, el 32% presenta sobrepeso, el 17% obesidad y el 8% bajo peso (Tabla 1).

Tabla 1. Estadísticos descriptivos generales.
Variable	n	%
Sexo
Femenino=	109	72,19%
Masculino	42	27,81%
Carrera=
Psicología	87	57,6
Otra	64	42,4
Edad
18-19	41	27,20%
20-21	66	43,70%
> 21<= /span>	44	29,10%
BMI
Bajo	12	8%
Normal	66	44%
Sobrepeso	48	32%
Obeso	25	17%

Análisis factorial de data mixta
Se realizó un análisis factorial de datos mixtos pa= ra explorar patrones y dimensiones subyacentes de las variables. La Dim1 expli= ca el 28,5% de la varianza. Además, tiene altas contribuciones de variables antropométricas como la masa de grasa corporal (BFM, 10,99), el porcentaje= de grasa corporal (PBF, 10,72), y el volumen de grasa visceral (VFL, 11,71). También destaca la contribución de los cambios de ánimo, ansiedad y somatización (CAS, 12,15). Esto sugiere que la Dim1 captura principalmente diferencias en la adiposidad y el índice de masa corporal de los participa= ntes (Tabla 2).

En la Dim2, las variables con mayor peso son el índi= ce de masa corporal (BMI, 13,48), el porcentaje de grasa visceral (VFL, 11,91) y = los cambios de ánimo, ansiedad y somatización (CAS, 5,22). Además, la carga = de trabajo académico (ECA, 10,03) y la comparación con terceros (CCT, 9,2) t= ambién tienen contribuciones notables. Esto indica que Dim2 distingue a los indivi= duos según su nivel de estrés percibido y demandas académicas

La Dim3 está dominada por la variable sexo (36,07) y= la edad (22,23), seguidas por variables relacionadas con los eventos de vida (= EVA, 14,21). Estas contribuciones sugieren que Dim3 captura diferencias en características demográficas y su relación con el estrés inducido por evaluaciones externas.

Resumiendo, al analizar las primeras dos dimensiones = del FAMD, que juntas explican el 47% de la varianza total, se observa que ambas están fuertemente influenciadas por variables antropométricas y estrés académico. La Dim.1 está dominada por indicadores relacionados con la gra= sa corporal, como la masa grasa (BFM) y la grasa visceral (VFL), sugiriendo qu= e representa el impacto del estado físico en la salud. Por otro lado, la Dim.2 destaca = el rol del índice de masa corporal (BMI) y medidas asociadas al estrés acad�= �mico.

Tabla 2. Análisis factorial de data mixta de variables indicadoras (Antropometría, estrés académico, alimentación emocional y demográficas)

<= /o:p>

Dim,1

Dim,2

Dim,3

Dim,4

Dim,5

Valor propio=

4,85

3,15

1,61

1,34

1,05

Porcentaje de varianza

28,51

18,5

9,5

7,91

6,15

Contribució= n de los factores

<= /o:p>

<= /o:p>

<= /o:p>

BFM

10,986

12,747

0,265

0,138

0,001

BMI

7,719

13,477

5,279

1,101

0,551

PBF

10,72

10,057

4,561

0,723

0,19

VFL

11,705

11,914

0,016

0

0,042

CAS

12,147

5,216

0,305

1,206

1,318

ECA

7,833

10,034

0,908

1,85

0,164

CCT

7,184

9,724

3,621

0,354

0,465

EVA

3,478

3,348

14,211

0,673

0,002

PNA

8,143

7,498

2,147

2,872

2,168

EDI

5,389

8,099

0,235

1,812

0,095

EMO

3,82

0,783

5,627

34,579

0,335

EXT

1,474

3,653

3,31

37,92

2,73

RST

4,279

1,832

0,455

0,169

1,619

Carrera=

1,558

0,519

0,759

12,527

27,653

Sexo

2,926

0,004

36,071

3,386

1,819

Edad

0,638

1,095

22,23

0,69

60,849

Masa de grasa corporal (BFM), índice de masa corpo= ral (BMI), porcentaje de grasa corporal (PBF), porcentaje de grasa visceral (VFL), cambio de ánimos, presencia de ansiedad y somatización (CAS), es= trés inducido por carga de trabajo (ECA), comparación con terceros (CCT), est= rés inducido por eventos de vida y exigencia académica (EVA), presión por m= ejorar el nivel académico (PNA), exigencia por parte de la institución (EDI), alimentación emocional (EMO), alimentación externa (EXT) y restricción alimentaria (RST).

En el biplot (figura 1), las flechas representan las variables cuantitativas y su orientación indica la dirección de mayor correlación con cada una de las dimensiones (Dim1 y Dim2). La longitud de = la flecha refleja cuán fuertemente contribuye esa variable a la dimensión en cuestión. Por ejemplo, las variables que están estrechamente alineadas co= n Dim1 tienen una correlación más fuerte con ese componente. Las variables están codificadas por colores por categorías para una visualización más clara.=

Las variables antropométricas (BFM, BMI, PBF y VFL) = se ubican mayormente hacia la derecha (Dim1 positiva), lo que sugiere que la primera dimensión (28,5% de varianza) está fuertemente asociada con la composición corporal y el índice de masa corporal. Las variables relacion= adas al estrés académico (ECA, CCT, PNA, CAS, EVA) se proyectan hacia la parte superior y en ángulo con Dim1 y Dim2, indicando que tienen cierta correlac= ión tanto con la dimensión de la derecha (relacionada con antropometría) como= con la dimensión vertical (18,5% de varianza). Esto sugiere que el estrés aca= démico podría relacionarse en alguna medida con la composición corporal, pero ta= mbién configura un eje propio.

Las variables de alimentación emocional (EMO, EXT, R= ST) se dispersan en la parte superior-izquierda (EXT) y más centrada (EMO), co= n una inclinación mayor hacia Dim2. Esto indica que la segunda dimensión captura diferencias en la forma en que las personas regulan o expresan su alimentac= ión emocional, diferenciándolas del eje puramente antropométrico (Dim1).=

Además, se observa una aparente relación entre toda= s las dimensiones de estrés académico (ECA, CCT, PNA, EDI, EVA, CAS) con la alimentación inducida por factores externos (EXT) y la alimentación induc= ida por cambios emocionales (EMO) Además, se observa una asociación entre las variables y la restricción cognitiva alimentaria (RST).<= /p>

Figura 1. Biplot FAMD de variables cuantitativas

En cuanto a las variables categóricas (Figura 2), reportamos tendencias claras que muestran contribuciones opuestas en funci�= �n de la edad, el sexo y la carrera. Por ejemplo, se observa claramente que el se= xo femenino este asociado a la carrera de psicología. Además, las personas m= ayores de 21 años se alejan de los grupos etarios, además van en la misma direcc= ión que los vectores relacionados con medidas antropométricas, lo cual es indicativos de mayores valores en variables antropométricas (BMI, VFL) ent= re otros.

Se observa que el sexo femenino se ubica en la parte positiva de Dim1 y Dim2, lo que sugiere que el sexo femenino podría presen= tar niveles más altos de estrés académico o alimentación emocional, especí= ficamente EXT y EMO. De manera similar, los estudiantes de Psicología también se encuentran en este cuadrante, lo que indica una mayor asociación con estos= ejes y un perfil cercano al de la categoría "Femenino".

Por otro lado, los estudiantes mayores de 21 años aparecen en la parte positiva de Dim1, lo que indica una mayor relación con variables antropométricas, y en la parte negativa de Dim2, reflejando una = menor asociación con el estrés académico y la alimentación emocional. Esto su= giere que, a mayor edad, es más común presentar mayor adiposidad, pero menor es= trés o conductas de alimentación emocional.

Figura 2. Biplot FAMD de variables cualitativas.

Al integrar la información de múltiples dimensiones= , la Figura 3 muestra cómo los diferentes grupos de variables se relacionan simultáneamente con Dim1 y Dim2. Se observa que las variables antropométr= icas (BMI, BFM, VFL y PBF) tienen un efecto predominante en ambas dimensiones, lo cual es consistente con sus altas cargas factoriales en Dim1 y Dim2 (Tabla = 2).

Por otro lado, la variable CAS influye mayoritariamen= te en Dim1, mientras que el resto de las dimensiones de estrés académico (ED= I, CCT, ECA y PNA) muestran un comportamiento similar a las antropométricas, aunque con cargas factoriales más bajas, lo que se refleja en su distribuc= ión dentro del biplot.

Se identifi= can patrones clave en la distribución de las variables. En el cuadrante superior derech= o, las variables antropométricas (BMI, BFM, PBF y VFL) están fuertemente correlacionadas y contribuyen significativamente a la variabilidad explicad= a. Esto sugiere que los individuos con mayor adiposidad presentan valores elev= ados en esta dimensión. En contraste, en el cuadrante inferior izquierdo, se ag= rupan las variables demográficas (Edad, Sexo y Carrera), que tienen una menor asociación con los principales ejes del análisis, indicando una menor contribución a la variabilidad en comparación con las variables de estrés académico o composición corporal.

Figura 3. Biplot bidimension= al de todas las variables incluidas en el análisis=

Discusión

El presente estudio utilizó un Análisis Factorial de Datos Mixtos (FAMD) para integrar variab= les de diferente naturaleza (cuantitativas y cualitativas) con el propósito de identificar patrones subyacentes en torno a la composición corporal, el es= trés académico, la alimentación emocional y las características sociodemográ= ficas de la muestra. En la dimensión principal (Dim1), se observó una marcada asoc= iación con las variables antropométricas (BFM, BMI, PBF, VFL), las cuales miden diferentes aspectos de la adiposidad y el índice de masa corporal. Asimism= o, varias dimensiones de estrés académico (CAS) también se ubicaron en esta dimensión, lo que sugiere que las personas con mayor peso y porcentaje de = grasa corporal podrían experimentar mayores niveles de estrés o, por lo menos, presentar una correlación entre estos dos conjuntos de variables. Este hal= lazgo coincide con la literatura previa que señala la presencia de una relación= entre el estrés y la composición corporal, ya que el estrés crónico puede inf= luir en la conducta alimentaria y en la acumulación de grasa, mientras que un mayor índice de masa corporal podría incrementar la percepción de estrés debi= do a estigmas sociales o dificultades de salud (Mouchacca et al., 2013).

Por otro lado, la seg= unda dimensión (Dim2) capturó principalmente la variabilidad asociada otras variables de estrés académico (ECA, CAS, PNA, EDI), así como una carga factorial similar a todas las variables antropométricas. Este resultado es relevante en la medida en que subraya la importancia de considerar los aspe= ctos conductuales al estudiar la relación entre la composición corporal y el e= strés. En muchos casos, el comer emocional se convierte en una estrategia de afrontamiento ante situaciones estresantes o estados de ánimo negativos, lo cual puede contribuir a un incremento de peso o dificultar el control alimentario. Además, la presencia simultánea de variables de estrés acad= émico y alimentación emocional en el modelo permite observar cómo estos dominios = pueden solaparse o diferenciarse según el perfil de los participantes, proporcion= ando una visión integral del fenómeno.

En lo que respecta a = las variables sociodemográficas, se aprecia que, en términos generales, el se= xo femenino y la carrera de Psicología se ubican más cerca de la zona en la = que confluyen altos niveles de estrés académico y, en algunos casos, mayor tendencia a la alimentación emocional. De hecho, en estudios similares se = ha observado que el estrés académico en estudiantes del sexo femenino incrementa desor= denes de alimentación, especialmente asociado con baja autoestima (Costarelli & Patsai, 2012)

En cuanto a las implicaciones de estos resultados, es esencial considerar la complejidad de= la interacción entre la composición corporal, el estrés académico y la alimentación emocional. Si bien el modelo estadístico muestra potenciales= asociaciones, no se pueden extraer relaciones de causalidad directa sin estudios longitudinales o ensayos controlados. Por otro lado, factores contextuales = como la carga académica real, el entorno familiar o la disponibilidad de alimen= tos saludables pueden mediar o moderar estas relaciones. Por ello, futuras investigaciones podrían profundizar en el papel de variables adicionales (= p. ej., apoyo social, estrategias de afrontamiento específicas, o patrones de sueño) para obtener una visión aún más completa.

Conclusiones

El presente análisis evidencia que existen dos ejes principales que estructuran la variabilidad en la muestra: uno vinculado a = la composición corporal y el estrés académico, y otro centrado en la alimen= tación emocional. Las variables sociodemográficas ofrecen matices adicionales que contribuyen a explicar por qué ciertos grupos pueden presentar perfiles de riesgo distintos. Estos hallazgos refuerzan la necesidad de intervenciones multidisciplinares, donde se aborden tanto los componentes fisiológicos (control de peso, actividad física) como los psicológicos (estrategias de afrontamiento del estrés, regulación emocional) y los contextuales (apoyo social, políticas de salud universitaria). De esta forma, se propicia un abordaje integral que reconozca la interacción dinámica entre cuerpo, men= te y entorno, con el fin de promover estilos de vida saludables y mejorar el bienestar general de la población estudiada.

Agradecimientos

Los autores agradecen al comité de biótica por las recomendaciones realizadas en búsqueda de la mejora de esta investigación= . Agrademos a la Universidad Católica Santa María La Antigua por la financiación de = la investigación al proyecto N°009-2022-2023 de la Convocatoria para Estímu= lo a la Investigación 2022-2023.

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Tabla 2. Análisis factorial de data mixta de variables indicadoras (Antropometría, estrés académico, alimentación emocional y demográficas)
<= /o:p>	Dim,1	Dim,2	Dim,3	Dim,4	Dim,5
Valor propio=	4,85	3,15	1,61	1,34	1,05
Porcentaje de varianza	28,51	18,5	9,5	7,91	6,15
Contribució= n de los factores	<= /o:p>	<= /o:p>	<= /o:p>
BFM	10,986	12,747	0,265	0,138	0,001
BMI	7,719	13,477	5,279	1,101	0,551
PBF	10,72	10,057	4,561	0,723	0,19
VFL	11,705	11,914	0,016	0	0,042
CAS	12,147	5,216	0,305	1,206	1,318
ECA	7,833	10,034	0,908	1,85	0,164
CCT	7,184	9,724	3,621	0,354	0,465
EVA	3,478	3,348	14,211	0,673	0,002
PNA	8,143	7,498	2,147	2,872	2,168
EDI	5,389	8,099	0,235	1,812	0,095
EMO	3,82	0,783	5,627	34,579	0,335
EXT	1,474	3,653	3,31	37,92	2,73
RST	4,279	1,832	0,455	0,169	1,619
Carrera=	1,558	0,519	0,759	12,527	27,653
Sexo	2,926	0,004	36,071	3,386	1,819
Edad	0,638	1,095	22,23	0,69	60,849
Masa de grasa corporal (BFM), índice de masa corpo= ral (BMI), porcentaje de grasa corporal (PBF), porcentaje de grasa visceral (VFL), cambio de ánimos, presencia de ansiedad y somatización (CAS), es= trés inducido por carga de trabajo (ECA), comparación con terceros (CCT), est= rés inducido por eventos de vida y exigencia académica (EVA), presión por m= ejorar el nivel académico (PNA), exigencia por parte de la institución (EDI), alimentación emocional (EMO), alimentación externa (EXT) y restricción alimentaria (RST).