Introducción

El consumo episódico excesivo de alcohol (CEEA; consumir ≥ 56/70 gramos de alcohol puro por ocasión de consumo en mujeres/varones, respectivamente, National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism, NIAAA, 2004) es una conducta de alta prevalencia entre los estudiantes universitarios de Argentina (Conde, Remaggi, & Cremonte, 2014; Pilatti, Caneto, Garimaldi, Vera, & Pautassi, 2014; Pilatti, Read, & Pautassi, 2017). Ilustrando este punto, cerca del 70% de estudiantes universitarios de primer año reportó al menos un episodio de CEEA en los seis meses previos (Pilatti et al., 2017). Asimismo, entre universitarios bebedores, los episodios de CEEA representan, aproximadamente, un tercio de las ocasiones de consumo de alcohol (Bravo et al., 2019). El CEEA incrementa marcadamente el riesgo de experimentar consecuencias negativas de diverso tipo y severidad como incrementos en impulsividad y toma de riesgos (e.g., conductas sexuales riesgosas), amnesia inducida por alcohol, desarrollo de tolerancia al alcohol y trastornos del sueño o alimentación (Conde et al., 2014; Ferreira, Martins, Coelho, & Kahler, 2014; Keough, O'Connor, & Read, 2016; Pilatti, Read, & Caneto, 2016; Siqueira & Smith, 2015).

Los individuos intentan eliminar o disminuir los riesgos asociados al CEEA mediante estrategias que, colectivamente, se denominan, estrategias conductuales de protección (ECP). Más en detalle, estas son conductas realizadas inmediatamente antes, durante o inmediatamente después de tomar alcohol con la finalidad de disminuir la ocurrencia de CEEA (Martens et al., 2005), el grado de intoxicación y/o las consecuencias negativas asociadas (Pearson, 2013). Algunas ECP implican dejar de tomar alcohol en una determinada hora, controlar donde está el vaso que se está usando, beber en sorbos, tomar siempre en compañía de conocidos, entre otras conductas. Numerosos trabajos (Arterberry, Smith, Martens, Cadigan, & Murphy, 2014; Ehret, Ghaidarov, & LaBrie, 2013; Kenney & LaBrie, 2013; Patrick, Lee, & Larimer, 2011) indican que los universitarios bebedores que reportan mayor uso de estrategias conductuales exhiben, comparados con pares bebedores con menor uso de estrategias, menor frecuencia y cantidad de consumo de alcohol y menor cantidad de consecuencias negativas de dicho consumo.

El consumo de alcohol y el uso de ECP parecen ser dependientes del contexto (Lewis et al., 2015) y del sexo biológico (Borden et al., 2011). En primer lugar, y respecto a los aspectos contextuales, se ha encontrado una asociación positiva entre el uso de ECP e indicadores de consumo de alcohol de universitarios en contextos estacionales específicos como las vacaciones de primavera (Spring Break en Estados Unidos, Lewis et al., 2015) o la semana del cumpleaños número 21 (mayoría de edad en Estados Unidos, Lewis et al., 2012). Esta relación parece reflejar el mayor uso de ECP en contextos caracterizados por patrones de consumo excesivo de alcohol. En general, estudios realizados en países anglosajones indican que el consumo de alcohol es más bajo durante el cursado académico -particularmente durante los periodos de examen- y más alto durante periodos festivos, de vacaciones y/o feriados (i.e., días sin actividad laboral y/o académica; Del Boca, Darkes, Greenbaum, & Goldman, 2004; Greenbaum, Del Boca, Darkes, Wang, & Goldman, 2005; Lewis et al., 2012, 2015; Merrill & Carey, 2016). Respecto al sexo biológico, se encontró que el uso de ECP es mayor en mujeres que en hombres (Borden et al., 2011; Doumas, Miller, & Esp, 2017; Frank, Thake, & Davis, 2012; Kenney & LaBrie, 2013; LaBrie, Lac, Kenney, & Mirza, 2011; Longo, Martin, Zamboanga, Milroy, & Wyrick, 2018), los cuales usualmente exhiben mayor consumo de alcohol (Pilatti et al., 2017). Nótese que el sexo biológico es un factor de riesgo genético para el inicio y la escalada del consumo de alcohol (Ehlers et al., 2010).

La investigación sobre ECP para el consumo de alcohol es prácticamente inexistente en Argentina. Asimismo, en Argentina, la vida universitaria es marcadamente diferente de la descrita en EEUU, país que concentra el grueso de los trabajos sobre este tema. Entre otras diferencias, los estudiantes universitarios argentinos no viven en campus y, usualmente, eligen instituciones universitarias públicas y gratuitas más cercanas al lugar de residencia. Asimismo, la edad de acceso legal al alcohol en Argentina -pero no en EE. UU.- coincide con la edad estándar de ingreso a la Universidad.

Este trabajo examinó -en una muestra de estudiantes universitarios argentinos- variaciones estacionales en el uso de ECP, en el consumo de alcohol y en la cantidad de consecuencias negativas asociadas a dicho consumo. Las mediciones fueron realizadas en dos épocas distintivas del calendario académico universitario argentino: la primera medición en el mes de septiembre --época de cursado con presencia de exámenes finales-- y la segunda medición en el mes de enero donde hay receso académico y administrativo (i.e., gran parte de las universidades permanecen cerradas) y que, además, coincide con el periodo en que tradicionalmente los argentinos toman sus vacaciones anuales.

El objetivo principal fue examinar variaciones estacionales en los indicadores de consumo de alcohol y en el uso de ECP, y la modulación de estas variables por el sexo de los participantes. Asimismo, se examinó la relación entre el uso de ECP y diferentes indicadores de consumo de alcohol y las consecuencias negativas derivadas este consumo. Estas relaciones se examinaron dentro de cada periodo estacional (académico, vacaciones) y de manera prospectiva. Teniendo en cuenta las diferencias basales en el uso de ECP y en el consumo de alcohol (Borden et al., 2011; Doumas et al., 2017; Pilatti et al., 2017), estas relaciones fueron analizadas separadamente en hombres y mujeres.

Método

Muestra

Se difundió, mediante redes sociales y listas de e-mails, una invitación a participar del estudio a estudiantes universitarios que hubieran tomado alcohol en el último año. Se explicó que la colaboración implicaba completar dos encuestas on-line: una durante el mes de octubre (correspondiente al consumo de alcohol y uso de estrategias durante el mes de Septiembre [época de cursado]) y otra durante el mes de Febrero (correspondiente al consumo de alcohol y uso de estrategias durante el mes de Enero [época de receso]). Aquellos interesados en participar del estudio se registraron completando un formulario online que solicitaba datos de contacto (e-mail y teléfono celular) y, posteriormente, recibieron un e-mail con el vínculo a la encuesta. A los fines del presente trabajo se seleccionaron aquellos casos (n= 227) que reportaron tomar alcohol en Septiembre (i.e., época de cursado) y en Enero (i.e., época de receso). Se descartaron cuatro casos por inconsistencias en sus respuestas a las preguntas de consumo (e.g., reportar haber tomado alcohol y luego en cantidad reportar ausencia de consumo), por lo que la muestra final quedó conformada por 223 estudiantes universitarios de 18 a 25 años (83.9 % mujeres; M = 21.41, DE = 2.13), matriculados en cinco universidades (tres públicas) de la ciudad de Córdoba (Argentina). En la Tabla 1 se resumen las características sociodemográficas de la muestra. Al finalizar cada una de las dos recolecciones de datos se realizaron sorteos de premios entre los estudiantes que completaron la encuesta. Específicamente, en cada tiempo, se sorteó un premio en efectivo ($500) y tres vouchers para cambiar en una pastelería.

Procedimiento

Los datos se recolectaron mediante una encuesta on-line de 25 minutos de duración, desarrollada con LimeSurvey (licencia oficial de la Universidad Nacional de Córdoba), que, de acuerdo a los objetivos del trabajo, fue aplicada en dos ocasiones: en Octubre y en Febrero Al ingresar al vínculo de la encuesta aparecía, en primer lugar, una hoja que explicaba el objetivo del estudio, la naturaleza voluntaria de la participación y el manejo confidencial de los datos. Al final, se encontraba el formulario de consentimiento informado, el cual explicitaba que, presionando la opción “siguiente” se manifestaba conformidad a participar del estudio. Este procedimiento es similar al utilizado en estudios previos con recolección de datos de manera on-line (Pilatti, Etkin, Parra, & Pautassi, 2018; Regmi, Waithaka, Paudyal, Simkhada, & van Teijlingen, 2016). Se programó la encuesta para minimizar los datos faltantes (i.e., los participantes recibían un aviso ante respuestas faltantes). Para poder igualar los datos de la primera aplicación con los datos de la segunda toma, pero sin identificar a los participantes, se generaron claves de acceso. Específicamente, se generó un vínculo individual para cada participante y encuesta, asociado a la dirección de correo electrónico. El estudio se realizó respetando los lineamientos éticos para la investigación con humanos señalados por la Asociación Psicológica Americana, la declaración de Helsinki y la Ley Nacional 25.326 de Protección de los Datos Personales.

Instrumentos

Estrategias Conductuales de Protección. Se utilizó la versión adaptada al español (resultados inéditos) de la Protective Behavioral Strategies Scale (PBSS; Martens et al., 2005). Para la adaptación, cuatro expertos realizaron, de manera independiente, la traducción de los ítems de la PBSS del inglés al español. Luego, dos investigadoras (una de Argentina y otra de España) compararon las versiones hasta llegar a una versión consensuada. Se realizaron entrevistas focales individuales (i.e., entrevistas cognitivas) a seis estudiantes universitarios para examinar el nivel de comprensión de los ítems y determinar cualquier dificultad en la comprensión de los mismos. En cada una de estas entrevistas se leyeron de a uno los ítems y se solicitó a los participantes que indicaran: 1- si comprendían lo que decía cada frase, 2- que la explicaran con sus palabras y 3- que indicaran si era necesario realizar alguna modificación para mejorar la comprensión del ítem. No se encontraron ítems con contenido confuso o poco frecuente. Finalmente, una profesora de inglés, ajena al estudio y al proceso de construcción de instrumentos, realizó una traducción inversa del español al inglés. Ambas versiones en inglés fueron evaluadas por dos investigadores de Estados Unidos que concluyeron que los ítems de ambas versiones eran comparables. El instrumento consta de 15 ítems agrupados en tres sub-escalas: a) Limitar/Detener el consumo (LD, por ejemplo, “Dejaste de tomar alcohol a una hora predeterminada” [7 ítems]); b) Maneras de Tomar alcohol (MT, por ejemplo, “Bebiste despacio, más que beber de golpe o todo de una vez” [5 ítems]); y c) Reducción de Daños (RD, por ejemplo, “Supiste dónde estuvo tu bebida todo el tiempo” [3 ítems]). Para responder, los participantes indicaron, con una escala de respuesta de 6 puntos (nunca, raramente, ocasionalmente, algunas veces, usualmente, siempre), con qué frecuencia utilizaron cada una de las estrategias. Las puntuaciones de las tres sub-escalas han mostrado adecuados valores de confiabilidad en estudios previos (desde α = .83 hasta α = .94, Bravo, Prince, & Pearson, 2016; Doumas et al., 2017) y entre aceptables y bajos en este trabajo (LD α = .69, MT α = .77 y RD α = .45).

Consumo de alcohol. Se definió al consumo de alcohol como el consumo de una unidad estándar de alcohol (i.e., 14 gramos de alcohol, Ministerio de Salud de la Nación, 2012; NIAAA, 2004) de cualquier bebida alcohólica. Siguiendo estudios previos (Bravo et al., 2018, 2019), se utilizó un cuestionario ad hoc para medir diferentes indicadores de consumo de alcohol. Específicamente, se utilizó una imagen que describe el volumen (i.e., mililitros) de diferentes bebidas alcohólicas que corresponde a una unidad estándar. Se utilizaron dos preguntas para indagar la frecuencia (i.e., días de consumo) de consumo de alcohol y cantidad (i.e., medidas) usual consumida por ocasión en los últimos 30 días. Asimismo, se utilizó el Cuestionario Diario de Consumo de Alcohol (Daily Drinking Questionnaire en inglés; Collins, Parks, & Marlatt, 1985) para estimar el volumen de alcohol consumido durante la semana típica y la semana de mayor consumo del mes previo. Mediante dos preguntas se interrogó por la cantidad de consumo (i.e., medidas) durante cada día de una semana típica de consumo de alcohol y durante cada día de la semana de consumo más intenso de alcohol durante el último mes. Se sumaron las respuestas de cada día para obtener una medida de volumen total durante una semana típica y durante la semana de consumo más intenso. Mediante una pregunta se interrogó por la cantidad máxima de alcohol (i.e., medidas) consumida en una misma ocasión durante los últimos 30 días. Asimismo, se examinó la frecuencia (i.e., cantidad de días) de: 1-CEEA (i.e., consumo de 4/5 unidades estándar de alcohol por ocasión de consumo en mujeres/varones, respectivamente [NIAAA, 2004]) y, 2-consumo hasta la ebriedad durante los últimos 30 días.

Consecuencias negativas del consumo de alcohol. Se utilizó la versión adaptada al español (S-YAACQ, Pilatti et al., 2016) del Young Adult Alcohol Consequences Questionnaire ([YAACQ], Read, Kahler, Strong, & Colder, 2006). A través de sus 48 ítems, el YAACQ mide una variedad de consecuencias del consumo de alcohol, de distinta severidad. Los participantes indicaron si, en los últimos 30 días, habían experimentado (o no) las consecuencias enumeradas por cada ítem. Debido a su formato dicotómico, la sumatoria de respuestas positivas (esto es, problemas experimentados) representa la cantidad de consecuencias negativas experimentadas en ese periodo (rango posible de las puntuaciones 0-48). Las puntuaciones del S-YAACQ han mostrado adecuados valores de confiabilidad, estimados a partir de correlaciones tetracóricas, tanto en el estudio de adaptación al medio local (entre .70 y .91 para las sub-escalas; Pilatti et al., 2016) como en el presente trabajo (.91). Nótese que el cálculo de las correlaciones tetracóricas es un procedimiento recomendado para ítems con formato de respuesta dicotómico (Ledesma, Macbeth, & Valero-Mora, 2011).

Análisis de datos

Se calculó el coeficiente de correlación de Pearson para analizar la relación entre el uso de estrategias conductuales de protección y los indicadores de consumo de alcohol (i.e., cantidad de consumo por ocasión de consumo, frecuencia de consumo, frecuencia de CEEA, cantidad máxima de consumo de alcohol en una misma ocasión de consumo, frecuencia de episodios de intoxicación y volumen de alcohol ingerido en una semana de consumo típico e intensa) y la cantidad de consecuencias negativas experimentadas. En primer lugar, estos análisis se realizaron por un lado con los datos correspondientes al mes de Septiembre (i.e., cursado) y, por el otro, con los datos correspondientes al mes de Enero (i.e., receso). Luego, para analizar el efecto prospectivo y recíproco entre las estrategias conductuales de protección y los indicadores de consumo de alcohol, se calculó el coeficiente de correlación de Pearson entre las ECP empleadas durante el cursado y el consumo de alcohol durante el receso y, viceversa, la relación entre el consumo de alcohol durante el cursado y el uso de estrategias durante el receso. Estos análisis se realizaron separadamente para hombres y mujeres. Finalmente, para examinar la presencia de variaciones estacionales en los indicadores de consumo de alcohol y en el uso de ECP, y su modulación por sexo, se realizaron análisis de varianza de medidas repetidas (ANOVA MR). Sexo (hombre, mujer) fue el factor de comparación entre grupos, mientras que Contexto académico (i.e., época de cursado, receso) sirvió como medida repetida o factor intrasujeto.

Resultados

A continuación, se presentan los resultados correspondientes a la correlación entre el uso de estrategias conductuales de protección y los indicadores de consumo de alcohol. En primer lugar, se presentan las correlaciones entre estas variables correspondientes a cada medición transversal. Luego, se presentan los resultados correspondientes a la relación entre las estrategias conductuales de protección -medidas en Septiembre- y los indicadores de consumo de alcohol -medidos en Enero- y, finalmente, los resultados correspondientes a la relación entre los indicadores de consumo -medidos en Septiembre- y las estrategias conductuales de protección -medidas en Enero-. En cada caso, los resultados se presentan separadamente para hombres y mujeres.

Relación, segmentada por sexo, entre el uso de estrategias conductuales de protección y los indicadores de consumo de alcohol durante el Cursado

Entre las mujeres (ver Tabla 2, triángulo superior) se observó que un mayor uso de ECP se asoció significativa y negativamente con la cantidad de alcohol consumido durante la ocasión de mayor consumo, con el volumen de alcohol consumido durante una semana típica de consumo y la semana de consumo más intenso, y con la frecuencia de CEEA y de consumo hasta la ebriedad. Maneras de tomar fue la dimensión de estrategias con más correlaciones significativas con los indicadores de consumo, y estas correlaciones significativas exhibieron la mayor magnitud entre las encontradas en mujeres. Específicamente, en mujeres esta dimensión correlacionó de manera significativa con todos los indicadores (todos los r > -.20), excepto con frecuencia usual de consumo. Reducción de daños y Limitar/Detener el consumo, en tanto, también exhibieron correlaciones significativas y negativas con todos indicadores de consumo, excepto cantidad usual, pero las magnitudes de dichas asociaciones se situaron entre -.10 y -.20 o entre -18 y -.26, respectivamente. Entre los varones, sin embargo, se observó un patrón diferente, ya que una relación negativa y significativa entre estrategias e indicadores de consumo se observó sólo entre la dimensión maneras de tomar y todos los indicadores de consumo de alcohol, salvo la cantidad usual por ocasión y las consecuencias negativas derivadas del consumo. Estos resultados se presentan en el triángulo superior de la Tabla 3.

Relación, segmentada por sexo, entre el uso de estrategias conductuales de protección y los indicadores de consumo de alcohol durante el Receso

Entre las mujeres se observó que la relación entre mayor uso de estrategias y menor consumo se mantuvo, casi exclusivamente, para las estrategias correspondientes a maneras de tomar. Al igual que durante el Cursado, estas estrategias correlacionaron significativamente (rs entre -.19 y -.29) con todos los indicadores menos con la frecuencia usual de consumo. Por otro lado, no se observaron correlaciones estadísticamente significativas entre los indicadores de consumo y las estrategias correspondientes a reducción de daños. Las estrategias correspondientes a limitar/detener el consumo correlacionaron negativa y significativamente con la cantidad de alcohol consumida, tanto en la ocasión usual como en la de mayor consumo (i.e, cantidad máxima). Estos resultados se muestran en la Tabla 2, triángulo inferior. Entre los varones no se observaron correlaciones estadísticamente significativas entre el uso de estrategias y los diferentes indicadores de consumo. Estos resultados se presentan en el triángulo inferior de la Tabla 3.

Relación, segmentada por sexo, entre el uso de estrategias conductuales de protección durante el Cursado y los indicadores de consumo de alcohol durante el Receso

Entre las mujeres, se observó un efecto estadísticamente significativo entre el uso de algunas estrategias de protección durante el Cursado y los indicadores de consumo durante el Receso. Estas relaciones se concentraron, específicamente, entre las dimensiones limitar/detener el consumo y maneras de tomar y la cantidad de consumo de alcohol (usual y cantidad máxima) y la frecuencia de consumo hasta la ebriedad. Las estrategias destinadas a limitar/detener el consumo también correlacionaron negativa y significativamente con la frecuencia de CEEA y el volumen total consumido durante la semana de consumo más intenso, mientras que las estrategias sobre maneras de tomar también correlacionaron negativa y significativamente con las consecuencias negativas experimentadas. No se observaron correlaciones estadísticamente significativas entre las estrategias correspondientes a reducción de daños y los diferentes indicadores de consumo. Entre los varones, no se observaron correlaciones estadísticamente significativas entre el uso de estrategias de protección durante el Cursado y los indicadores de consumo de alcohol durante el Receso. Estos resultados se presentan en la Tabla 4.

Relación, segmentada por sexo, entre los indicadores de consumo de alcohol durante el Cursado y el uso de estrategias conductuales de protección durante el Receso

Entre las mujeres, se observó un efecto estadísticamente significativo entre la frecuencia de consumo hasta la ebriedad durante el Cursado y el uso de estrategias de las dimensiones limitar/detener el consumo y maneras de tomar durante el Receso (esto es, quienes reportaron menor uso de alcohol durante el Cursado utilizaron, durante el Receso, más estrategias de protección). Asimismo, la cantidad usual de consumo y la frecuencia de consumo durante el Cursado correlacionaron significativa y negativamente con las estrategias maneras de tomar y limitar/detener el consumo, respectivamente. Finalmente, quienes experimentaron menos problemas derivados del uso de alcohol durante el Cursado, reportaron usar más estrategias de la dimensión maneras de tomar durante el Receso. No se observaron correlaciones estadísticamente significativas entre los indicadores de consumo durante el Cursado y el uso de estrategias correspondientes a reducción de daños durante el Receso. Entre los varones, no se observaron correlaciones estadísticamente significativas entre los indicadores de consumo de alcohol durante el Cursado y el uso de estrategias de maneras de tomar y limitar/detener el consumo durante el Receso. Sin embargo, se observó una correlación significativa y negativa entre la cantidad máxima de alcohol ingerida en una misma ocasión y el volumen total consumido durante la semana de consumo más intenso durante el Cursado y el uso de estrategias correspondientes a reducción de daños durante el Receso. Estos resultados se presentan en la Tabla 5.

Diferencias en el uso de estrategias conductuales de protección en función del contexto académico (Cursado, Receso) y del sexo

Detener/limitar el consumo. El ANOVA mostró un efecto principal significativo de Contexto Académico, F(1, 220) = 5.07, p < .05, η²p = .02. Específicamente, el uso de este tipo de estrategias fue mayor durante el Receso (M = 20.4, EE = .47) que durante el Cursado (M = 19.7, EE = .41). El efecto principal de Sexo y la interacción entre Sexo y Contexto Académico sobre el uso de estas estrategias no alcanzaron la significación estadística (ps ≥. 21).

Maneras de tomar. El ANOVA no reveló efectos principales significativos de Contexto Académico y Sexo (ps ≥ .26) ni interacción estadísticamente significativa entre ambos factores (p = .98).

Reducción de riesgo. El ANOVA arrojó un efecto principal significativo de Sexo F(1, 220) = 16.87, p < .001, η²p = .07, pero no de Contexto Académico (p = .17). La interacción entre Sexo y Contexto Académico no alcanzó la significación estadística (p = .24). Guiados por nuestras hipótesis y por la inspección visual de los gráficos, realizamos comparaciones planeadas para cada uno de los sexos. Estos análisis revelaron que, en las mujeres, pero no en los hombres, el uso de estas ECP fue más alto durante el Receso que durante el Cursado. Este resultado se muestra en la Figura 1.

Diferencias en el consumo de alcohol y las consecuencias derivadas en función del contexto académico (Cursado, Receso) y del sexo

Cantidad de consumo. El ANOVA reveló un efecto principal significativo de Contexto F(1, 221) = 4.81, p < .05, η²p = .02. La cantidad usual de consumo de alcohol (i.e., medidas por ocasión) fue más baja durante el Receso (M = 2.96, EE = .12) que durante el Cursado (M = 3.23, EE = .13). No se encontró un efecto principal significativo de Sexo ni una interacción significativa entre Sexo y Contexto Académico. La cantidad máxima de medidas consumidas durante una ocasión de consumo fue mayor en varones (M = 6.35, EE = .68) que en mujeres (M = 4.57, EE = .18) [efecto significativo principal de Sexo, F(1, 221) = 12.36, p < .001, η²p = .05.

Frecuencia de consumo. El ANOVA para frecuencia usual de consumo de alcohol (i.e., días de consumo en el mes previo) indicó efectos principales significativos de Sexo, F(1, 221) = 11.21, p < .001, η²p = .05 y Contexto Académico, F(1, 221) = 1.59, p < .001, η²p = .19 y una interacción significativa entre ambos factores, F(1, 221) = 4.50, p < .05, η²p = .02. De manera similar, el ANOVA realizado sobre la frecuencia de CEEA arrojó un efecto principal significativo de Contexto, F(1, 221) = 14.37, p < .001, η²p = .06, y una interacción significativa entre Sexo y Contexto Académico, F(1, 221) = 4.97, p < .05, η²p = .02. En ambos casos, los análisis post hoc revelaron que, durante el Receso, comparado con la época de Cursado, aumentó significativamente la cantidad de días con consumo de alcohol y la frecuencia de CEEA, y que ambos incrementos estuvieron exacerbados en los Varones, comparado con las Mujeres (Figura 2). El ANOVA para frecuencia de consumo hasta la ebriedad arrojó un efecto principal significativo de Contexto Académico, F(1, 221) = 10.90, p < .01, η²p = .05, donde la cantidad de estos episodios fue mayor durante el Receso (M = 1.35, EE = .16) que durante el Cursado (M = .90, EE = .09).

Volumen de alcohol consumido durante una semana típica y durante la semana de consumo más intenso. Los ANOVAs realizados sobre el volumen de alcohol consumido en una semana típica o en la semana de mayor consumo arrojaron efectos principales significativos de Sexo [F(1, 221) = 13.68, p < .001, η²p = .06 y F(1, 221) = 14.486, p < .001, η²p = .06, respectivamente] y de Contexto Académico [F(1, 221) = 10.83, p < .01, η²p = .05 y F(1, 221) = 19.57, p < .001, η²p = .08, respectivamente], así como una interacción significativa entre ambos factores [F(1, 221) = 5.50, p < .05, η²p = .02 y F(1, 221) = 6.38, p < .05, η²p = .03, respectivamente]. En ambas variables los análisis post hoc indicaron un aumento del consumo en Receso vs. Cursado, el cual estuvo exacerbado en varones. Estos resultados se muestran en la Figura 3.

Consecuencias negativas del consumo de alcohol. El ANOVA mostró solamente un efecto principal significativo de Contexto F(1, 216) = 6.66, p < .05, η²p = .03. Guiados por nuestras hipótesis a priori y por la inspección visual de los gráficos, se realizaron comparaciones planeadas para hombres y mujeres por separado. Las mismas indicaron que las mujeres, pero no los hombres, exhibieron una caída significativa en la cantidad de consecuencias negativas experimentadas durante el Receso en comparación con la cantidad experimentada durante el Cursado. Este resultado se presenta en la Figura 4.

Discusión

Este trabajo examinó, mediante un estudio prospectivo, la presencia de variaciones en el consumo de alcohol y en el uso de ECP en dos contextos estacionales/académicos diferentes: época de Cursado y época de Receso académico. Asimismo, se examinó la relación, transversal, prospectiva y recíproca, entre el uso de estas ECP y diferentes indicadores de consumo de alcohol, incluida la cantidad de consecuencias negativas derivadas de este consumo.

Se encontraron correlaciones significativas y negativas entre el uso de ECP y los indicadores de consumo de alcohol durante la época de mayor exigencia académica (i.e., Contexto de Cursado en Setiembre). Interesantemente, entre las mujeres esta relación significativa incluyó los tres tipos de estrategias, en tanto que entre los varones sólo las estrategias correspondientes a maneras de tomar alcanzaron una asociación significativa. Esto coincide con trabajos previos (Frank et al., 2012; García, Fairlie, Litt, Waldron, & Lewis, 2018; Martens et al., 2005; Pearson, D’Lima, & Kelley, 2013; Pearson, Kite, & Henson, 2012) que reportaron un mayor valor predictivo de las estrategias relacionadas a las maneras de tomar sobre patrones de consumo de alcohol, aunque en dichos trabajos no se examinaron diferencias por sexo.

Durante el Receso, las correlaciones entre estrategias y consumo de alcohol presentaron algunas variaciones respecto a la época de Cursado, aunque, nuevamente, fueron negativas y dependientes del sexo. Específicamente, entre las mujeres, las relaciones entre estrategias y consumo se limitaron, casi exclusivamente, a maneras de tomar mostrando, nuevamente, la mayor influencia de este tipo de estrategia. Entre los hombres, no se observaron correlaciones estadísticamente significativas entre el uso de estrategias y los indicadores de consumo. Esta falta de significancia estadística podría deberse, al menos parcialmente, a la baja cantidad de varones participantes (n = 36). Otra posibilidad, sin embargo, es que este resultado refleje cambios en el uso de estrategias particularmente entre quienes exhiben mayor consumo de alcohol como medida tendiente a reducir las consecuencias de estos patrones riesgosos de consumo (Lewis et al., 2012, 2015). Apoyando esta hipótesis, el uso de estrategias de la sub-escala maneras de tomar se asoció positiva, aunque no significativamente, con el volumen total consumido durante una semana típica y la semana de mayor consumo. Futuros trabajos deberían explorar estas relaciones en muestras con más adecuada representación de varones y, además, examinando el uso de estrategias con relación a periodos más cortos de tiempo o situaciones o eventos específicos.

Otro objetivo era examinar la relación prospectiva y recíproca entre estrategias conductuales y consumo de alcohol. De manera similar a trabajos previos (Luebbe, Varvel, & Dude, 2009; Martens, Martin, Littlefield, Murphy, & Cimini, 2011; Napper, Kenney, Lac, Lewis, & LaBrie, 2014), se encontró que un mayor uso de estrategias conductuales de protección durante el Cursado -especialmente maneras de tomar y limitar/detener el consumo- se relacionó con un menor consumo de alcohol y una menor experimentación de consecuencias negativas durante el Receso. Estas relaciones, sin embargo, se encontraron sólo entre las mujeres. Estos resultados, en conjunto, apoyan la evidencia previa que sugiere una mayor efectividad en el uso de estrategias para reducir el consumo y las consecuencias negativas entre las mujeres que entre los hombres (Kenney & LaBrie, 2013; LaBrie et al., 2011; Lewis, Rees, Logan, Kaysen, & Kilmer, 2010). Asimismo, sugieren que, entre los varones, el efecto del uso de estrategias sobre el consumo de alcohol es más dependiente del contexto y circunscriptas al corto, más que al largo plazo.

Por otro lado, se encontró una relación prospectiva y negativa entre algunos indicadores de consumo -particularmente de consumo riesgoso- durante el Cursado y el uso de estrategias -principalmente aquellas sobre maneras de tomar y reducción de daños- durante el Receso. Este resultado fue, nuevamente, dependiente del sexo. Específicamente, entre las mujeres, un mayor consumo durante el Cursado se relacionó a menor uso, durante el Receso, de estrategias de la sub-escala maneras de tomar. Entre los hombres, un mayor consumo durante el Cursado se relacionó a un menor uso de estrategias correspondientes a la sub-escala reducción de daños durante el Receso. Estos hallazgos, parcialmente en línea con los reportados por Napper et al. (2014), sugieren una “indiferencia” a las consecuencias negativas experimentadas y falta de motivación para reducir el consumo de alcohol. Asimismo, y de manera complementaria, es posible que esta relación negativa y significativa sea una mera extensión o reflejo de la relación transversal entre estrategias y consumo.

Una pregunta central de este trabajo era identificar variaciones estacionales, entre el Cursado y el Receso, en el uso de ECP y el consumo de alcohol. Los hallazgos muestran una disminución -durante el Receso- en la cantidad de alcohol consumida por ocasión (i.e., cantidad usual). Sin embargo, la frecuencia de consumo (usual, CEEA e intoxicación) y el volumen total consumido (en la semana típica y en la semana de consumo intenso) fueron significativamente más altos durante el Receso que durante el Cursado. Esto es, se observó un aumento de las ocasiones de consumo durante el Receso (i.e., época de poca exigencia académica) comparado con el Cursado. Si bien la cantidad consumida en cada ocasión fue relativamente menor en el Receso, el aumento global en la cantidad de ocasiones de consumo derivó en un mayor volumen de alcohol consumido en este período. Estas variaciones, que son consistentes con trabajos previos (Del Boca et al., 2004; Greenbaum et al., 2005) fueron nuevamente dependientes del sexo. Específicamente, los resultados del presente trabajo sugieren un incremento del consumo entre los varones, pero no entre las mujeres. Asimismo, se observó una disminución en la cantidad de consecuencias negativas experimentadas durante el Receso entre las mujeres, pero no entre los hombres.

Respecto al uso de estrategias, se encontró que el uso de las estrategias referidas a limitar/detener el consumo fue significativamente más alto durante el Receso que durante el Cursado. Asimismo, se observó que las mujeres utilizaron más estrategias referidas a reducción de daños en el Receso que en época de Cursado, mientras que los hombres no mostraron variaciones estacionales en el uso de estas estrategias. En conjunto, los hallazgos sugieren que la disminución en las consecuencias negativas observada entre las mujeres podría deberse, al menos parcialmente, al mayor uso de estrategias de protección, particularmente aquellas de la sub-escala reducción de daños. Estas últimas estrategias son las que, de manera más consistente, se asocian a una reducción de las consecuencias negativas (García et al., 2018; Napper et al., 2014).

Los resultados sufren de algunas limitaciones, tales como derivar de auto reportes sujetos a sesgos de memoria. Sin embargo, haber limitado el periodo temporal al último mes, debería haber reducido el sesgo de memoria. Otra limitación es que la muestra tuvo más mujeres que varones, por lo que futuros estudios deberían mejorar dicha representación. Por otro lado, el uso de encuestas on-line puede conducir a una sobre-representación de población “usuaria” de internet. Más allá de esta dificultad, este método de recogida de información, en comparación al cara a cara y al lápiz y papel, permite acceder a muestras más amplias (Skarupova, 2014; Kalogeraki, 2012) de una forma más económica. Por otro lado, los resultados que involucran a la escala reducción de daños deben interpretarse teniendo en cuenta su baja consistencia interna. Nótese, sin embargo, que esta sub-escala ha mostrado problemas de fiabilidad previamente debido, posiblemente, a su escaso número de ítems (Martens et al., 2004; Treloar, Martens, & McCarthy, 2015). Finalmente, cabe destacar que aquí se trabajó con la sub-muestra de participantes que completó ambas encuestas y que manifestó haber tomado bebidas con alcohol en ambos tiempos. En este sentido, se trabajó con una población con patrones de consumo que posiblemente sean más elevados que el de un estudiante promedio, lo cual reduce la generalización de los resultados.

Conclusiones

A pesar de estas limitaciones, el presente estudio proporciona evidencia preliminar, mediante un estudio prospectivo y en una muestra de estudiantes universitarios argentinos, de que el uso de ciertas estrategias conductuales de protección (notablemente maneras de tomar) se asocia, particularmente entre las mujeres, con un menor consumo de alcohol y con menos problemas derivados del mismo. A diferencia de otros factores asociados al consumo, como los rasgos de personalidad o la disponibilidad de alcohol, las estrategias son comportamientos que se pueden enseñar o abordar como parte de intervenciones. En este sentido, son un mecanismo prometedor de cambio de comportamiento para incluir en las intervenciones de consumo de alcohol.

Agradecimientos

Referencias

Arterberry, B. J., Smith, A. E., Martens, M. P., Cadigan, J. M., & Murphy, J. G. (2014). Protective behavioral strategies, social norms, and alcohol-related outcomes. Addiction Research & Theory, 22(4), 279-285. doi: 10.3109/16066359.2013.838226

Borden, L. A., Martens, M. P., McBride, M. A., Sheline, K. T., Bloch, K. K., & Dude, K. (2011). The role of college students' use of protective behavioral strategies in the relation between binge drinking and alcohol-related problems. Psychology of Addictive Behaviors, 25(2), 346-351. doi: 10.1037/a0022678

Bravo, A. J., Pearson, M. R., Pilatti, A., Read, J. P., Mezquita, L., Ibáñez, M. I., & Ortet, G. (2018). Impulsivity-related traits, college alcohol beliefs, and alcohol outcomes: Examination of a prospective multiple mediation model among college students in Spain, Argentina, and USA. Addictive Behaviors, 81, 125-133. doi: 10.1016/j.addbeh.2018.02.009

Bravo, A. J., Pilatti, A., Pearson, M. R., Read, J. P., Mezquita, L., Ibáñez, M. I., & Ortet, G. (2019). Cross-cultural examination of negative alcohol-related consequences: Measurement invariance of the young adult alcohol consequences questionnaire in Spain, Argentina, and USA. Psychological Assessment, 31(5), 631-642. doi: 10.1037/pas0000689

Bravo, A. J., Prince, M. A., & Pearson, M. R. (2016). A multiple replication examination of distal antecedents to alcohol protective behavioral strategies. Journal of Studies on Alcohol and Drugs, 77(6), 958-967. doi: 10.15288/jsad.2016.77.958

Collins, R. L., Parks, G. A., & Marlatt, G. A. (1985). Social determinants of alcohol consumption: The effects of social interaction and model status on the self-administration of alcohol. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 53(2), 189–200. doi: 10.1037//0022-006X.53.2.189.

Conde, K., Remaggi, M. L., & Cremonte, M. (2014). Alcohol y amnesia en universitarios de Argentina y España: prevalencia y predicción. Salud y Drogas, 14(1), 37-46.

Del Boca, F. K., Darkes, J., Greenbaum, P. E., & Goldman, M. S. (2004). Up close and personal: temporal variability in the drinking of individual college students during their first year. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 72(2), 155-164. doi: 10.1037/0022-006X.72.2.155

Doumas, D. M., Miller, R., & Esp, S. (2017). Impulsive sensation seeking, binge drinking, and alcohol-related consequences: Do protective behavioral strategies help high risk adolescents?. Addictive Behaviors, 64, 6-12. doi: 10.1016/j.addbeh.2016.08.003

Ehlers, C. L., Gizer, I. R., Vieten, C., Gilder, A., Gilder, A., Stouffer, G. M., … Wilhelmsen, K. C. (2010). Age at regular drinking, clinical course, and heritability of alcohol dependence in the San Francisco Family Study: a gender analysis. Journal of Drug Issues, 19(2), 101–110. doi: 10.1111/j.1521-0391.2009.00021.x

Ehret, P. J., Ghaidarov, T. M., & LaBrie, J. W. (2013). Can you say no? Examining the relationship between drinking refusal self-efficacy and protective behavioral strategy use on alcohol outcomes. Addictive Behaviors, 38(4), 1898-1904. doi: 10.1016/j.addbeh.2012.12.022

Ferreira, J. A., Martins, J. S., Coelho, M. S., & Kahler, C. W. (2014). Validation of Brief Young Adult Alcohol Consequences Questionnaire (B-YAACQ): Portuguese Version. The Spanish Journal of Psychology, 17(71), 1-8. doi: 10.1017/sjp.2014.74

Frank, C., Thake, J., & Davis, C. G. (2012). Assessing the protective value of protective behavioral strategies. Journal of Studies on Alcohol and Drugs, 73(5), 839-843. doi: 10.15288/jsad.2012.73.839

García, T. A., Fairlie, A. M., Litt, D. M., Waldron, K. A., & Lewis, M. A. (2018). Perceived vulnerability moderates the relations between the use of protective behavioral strategies and alcohol use and consequences among high-risk young adults. Addictive Behaviors, 81, 150-156. doi: 10.1016/j.addbeh.2018.02.001

Greenbaum, P. E., Del Boca, F. K., Darkes, J., Wang, C. P., & Goldman M. S. (2005). Variation in the drinking trajectories of freshmen college students. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 73(2), 229-238. doi: 10.1037/0022-006X.73.2.229

Kalogeraki, S. (2012). On the benefits and constraints of the web-based illicit drug survey. International Journal of Interdisciplinary Social Sciences, 6(5), 239–252. doi: 10.18848/1833-1882/CGP/v06i05/52079

Kenney, S. R., & LaBrie, J. W. (2013). Use of protective behavioral strategies and reduced alcohol risk: Examining the moderating effects of mental health, gender, and race. Psychology of Addictive Behaviors, 27(4), 997-1009. doi: 10.1037/a0033262

Keough, M. T., O'Connor, R. M., & Read, J. P. (2016). Replication and Validation of the Young Adult Alcohol Consequences Questionnaire in a Large Sample of Canadian Undergraduates. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 40(5), 1093-1099. doi: 10.1111/acer.13039

LaBrie, J. W., Lac, A., Kenney S. R., & Mirza, T. (2011). Protective behavioral strategies mediate the effect of drinking motives on alcohol use among heavy drinking college students: Gender and race differences. Addictive Behaviors, 36(4), 354-361. doi: 10.1016/j.addbeh.2010.12.013

Ledesma, R. D., Macbeth, G., & Valero-Mora, P. (2011). Software for computing the tetrachoric correlation coefficient. Revista Latinoamericana de Psicología, 43(1), 181–189. doi: 10.14349/rlp.v43i1.459

Lewis, M. A., Patrick, M. E., Lee, C. M., Kaysen, D. L., Mittman, A., & Neighbors, C. (2012). Use of protective behavioral strategies and their association to 21st birthday alcohol consumption and related negative consequences: A between-and within-person evaluation. Psychology of Addictive Behaviors, 26(2), 179-186. doi: 10.1037/a0023797

Lewis, M. A., Rees, M., Logan, D. E., Kaysen, D. L., & Kilmer, J. R. (2010). Use of drinking protective behavioral strategies in association to sex-related alcohol negative consequences: The mediating role of alcohol consumption. Psychology of Addictive Behaviors, 24(2), 229-238. doi: 10.1037/a0018361

Lewis, M. A., Sheng, E., Geisner, I. M., Rhew, I. C., Patrick, M. E., & Lee, C. M. (2015). Friend or foe: Personal use and friends' use of protective behavioral strategies and spring break drinking. Addictive Behaviors, 50, 96-101. doi: 10.1016/j.addbeh.2015.06.029

Longo, L. M., Martin, J. L., Zamboanga, B. L., Milroy, J. J., & Wyrick, D. L. (2018). Ethnic, gender, and seasonal difference in heavy drinking and protective behavioral strategies among student-athletes. Journal of Ethnicity in Substance Abuse, 12, 1-18. doi: 10.1080/15332640.2018.1520172

Luebbe, A. M., Varvel, S., & Dude, K. (2009). Reciprocal relations of protective behavioral strategies and risk-amplifying behaviors with alcohol-related consequences: Targets for intervention with female college students. Journal of Alcohol and Drug Education, 53(2), 7-32.

Martens, M. P., Ferrier, A. G., Sheehy, M. J., Corbett, K., Anderson, D. A., & Simmons, A. (2005). Development of the protective behavioral strategies survey. Journal of Studies on Alcohol, 66(5), 698-705. doi: 10.15288/jsa.2005.66.698

Martens, M. P., Martin, J. L., Littlefield, A. K., Murphy, J. G., & Cimini, M. D. (2011). Changes in protective behavioral strategies and alcohol use among college students. Drug & Alcohol Dependence, 118(2), 504-507. doi: 10.1016/j.drugalcdep.2011.04.020

Martens M. P., Taylor, K. K., Damann, K. M., Page, J. C., Mowry, E. S., & Cimini, D. M. (2004). Protective behavioral strategies when drinking alcohol and their relationship to negative alcohol-related consequences in college students. Psychology of Addictive Behaviors, 18(4), 390–393. doi: 10.1037/0893-164X.18.4.390

Merrill, J. E., & Carey, K. B. (2016). Drinking Over the Lifespan: Focus on College Ages. Alcohol Research: Current Reviews, 38(1), 103–114.

Ministerio de Salud de la Nación (2012). Lineamientos para la atención del consumo episódico excesivo de alcohol en adolescentes. Recuperado de: http://bvs.psi.uba.ar/local/File/2012-10-31_lineamientos-atencion-alcohol.pdf

Napper, L. E., Kenney, S. R., Lac, A., Lewis, L. J., & LaBrie, J. W. (2014). A cross-lagged panel model examining protective behavioral strategies: Are types of strategies differentially related to alcohol use and consequences?. Addictive Behaviors, 39(2), 480-486. doi: 10.1016/j.addbeh.2013.10.020

National Institute of Alcohol Abuse and Alcoholism. (2004). NIAAA council approves definition of binge drinking (NIH publication No. 04-5346). Recuperado de: https://pubs.niaaa.nih.gov/publications/Newsletter/winter2004/Newsletter_Number3.pdf

Patrick, M. E., Lee, C. M., & Larimer, M. E. (2011). Drinking motives, protective behavioral strategies, and experienced consequences: Identifying students at risk. Addictive Behaviors, 36(3), 270-273. doi: 10.1016/j.addbeh.2010.11.007

Pearson, M. R. (2013). Use of alcohol protective behavioral strategies among college students: A critical review. Clinical Psychology Review, 33(8), 1025-1040. doi: 10.1016/j.cpr.2013.08.006

Pearson, M. R., D’Lima, G. M., & Kelley, M. L. (2013). Daily use of protective behavioral strategies and alcohol-related outcomes among college students. Psychology of Addictive Behaviors, 27(3), 1-14. doi: 10.1037/a0032516

Pearson, M. R., Kite, B. A., & Henson, J. M. (2012). Unique direct and indirect effects of impulsivity-like traits on alcohol-related outcomes via protective behavioral strategies. Journal of Drug Education, 42(4), 425-446. doi: 10.2190/DE.42.4.d

Pilatti, A., Caneto, F., Garimaldi, J. A., Vera, B. del V., & Pautassi, R. M. (2014). Contribution of time of drinking onset and family history of alcohol problems in alcohol and drug use behaviors in Argentinean college students. Alcohol and Alcoholism, 49(2), 128-137. doi: 10.1093/alcalc/agt176

Pilatti, A., Etkin, P., Parra, E. U., & Pautassi, R. M. (2018). De fiesta antes de la fiesta: relación entre esta práctica de consumo de alcohol con los problemas derivados del uso de alcohol en jóvenes argentinos. Health & Addictions/Salud y Drogas, 18(1), 5-16.

Pilatti, A., Read, J. P., & Caneto, F. (2016). Validation of the Spanish Version of the Young Adult Alcohol Consequences Questionnaire (S-YAACQ). Psychological Assessment, 28(5), 49-61. doi : 10.1037/pas0000140

Pilatti, A., Read, J. P., & Pautassi, R. M. (2017). ELSA 2016 cohort: alcohol, tobacco, and marijuana use and their association with age of drug use onset, risk perception, and social norms in Argentinean college freshmen. Frontiers in Psychology, 8, 1-15. doi: 10.3389/fpsyg.2017.01452

Read, J. P., Kahler, C. W., Strong, D. R., & Colder, C. R. (2006). Development and preliminary validation of the young adult alcohol consequences questionnaire. Journal of Studies on Alcohol, 67(1), 169–177. doi: 10.15288/jsa.2006.67.169

Regmi, P. R., Waithaka, E., Paudyal, A., Simkhada, P., & van Teijlingen, E. (2016). Guide to the design and application of online questionnaire surveys. Nepal Journal of Epidemiology, 6(4), 640–644. doi: 10.3126/nje.v6i4.17258

Siqueira, L., & Smith, V. C. (2015). Binge drinking. Pediatrics, 136(3), 718-726. doi: 10.1542/peds.2015-2337

Skarupova, K. (2014). Computer-assisted and online data collection in general population surveys. Lisboa: European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction.

Treloar, H., Martens, M. P., & McCarthy, D. M. (2015). The Protective Behavioral Strategies Scale-20: Improved content validity of the Serious Harm Reduction subscale. Psychological Assessment, 27(1), 340-346. doi: 10.1037/pas0000071

Notas de autor

Enviar correspondencia a: Pilatti, A. E-mail: angelinapilatti@conicet.gov.ar

Información adicional

Citar este artículo como: Pilatti, A., Vera, V del B., Guzmán, M. L., & Pautassi, R. M. (2019). Estrategias conductuales de protección y consumo de alcohol en estudiantes universitarios: variaciones entre cursado y receso académico de verano. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento, 11(3), 46-60

Enlace alternativo

https://revistas.unc.edu.ar/index.php/racc/article/view/23825/28830 (pdf)