The impact of SARS-CoV-2 on emotional state among older adults in Latin America

In Latin America, the volume of care of infected patients, higher presence of comorbidities among older adults, and restricted access to clinical controls have become this age group into one with the highest risk (Dubey etal., 2020). Under confinement circumstances, older people can experience feelings of helplessness and uncertainty about the future, difficulties to stay focused, anxiety, stress, agitation, withdrawal, and depression (Armitage and Nellums, 2020; Wang etal., 2020). Accordingly, a Consortium of universities, research centers, and clinical centers have joined forces to carry out research which seeks to know the emotional state of Latin American older adults during confinement by Coronavirus disease (COVID-19). The study included the following countries: Argentina, Bolivia, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, Guatemala, Honduras, Mexico, Nicaragua, Peru, Puerto Rico, Dominican Republic, and Venezuela. Between April and May, we carry out the piloting of the evaluation protocol, making cultural and linguistic adaptations. Later, between June and October, more than 7000 older adults were evaluated by telephone by an expert professional through filling out an online form. The protocol we used includes a sociodemographic and clinical questionnaire, information on confinement, lifestyles, and the abbreviated version of the Yesavage Geriatric Depression Scale (Martínez de la Iglesia etal., 2020). Sociodemographic characteristics of the final sample (n = 5245) show that 34% are men and 66% are women, with an average age of 69.61 years (SD = 7.28). Average schooling was 10.99 years (SD = 5.85) depending on the country, and 16.7% were illiterate. The major racial pattern of the population is Latin American mestizo (55.1%) followed by white (39.4%), South American indigenous (1.5%), and African American subjects (1.2%). Seventy-seven percentage of the participants have a monthly income, from retirement (45.9%) or independent work (26.4%), and 85% live with their spouses or relatives. Regarding quarantine, 86.7% of the respondents stated that they complied with the confinement measures, with an average of 123.15 days (SD = 42.43) of quarantine, which varies by country. Our data analysis has revealed that 30.27% of the older adults exhibit emotional disturbances. In Mexico and Peru, we have observed the highest levels of geriatric depression (38.9% and 38.1%, respectively) and in Venezuela the lowest (21.35%). Regression analysis shows that more years of schooling (OR = 0.943; IC95%: 0.93–0.95), having an economic income (OR = 0.764; IC95%: 0.64–0.90) and being a Latin American mestizo (OR = 0.832, IC95%: 0.71–0.98) are associated with reduced risk of geriatric depression. On the other hand, being widowed (OR = 1.428; IC95%: 1.10–1.85) or separated (OR = 1.352; IC95%: 1.01–1.82), lived in Bolivia (OR = 1.805; IC95%: 1.31–2.48), Mexico (OR = 2.320; IC95%: 1.70–3.16), and Peru (OR = 2.008; IC95%: 1.45–2.78) are associated with highest risk. This first multicenter study found that emotional status of older adults during the SARS-CoV-2 pandemic in Latin America varies depending on the country where they live and sociodemographic and socioeconomic factors. It is necessary for follow-up studies to validate diagnosis and analyze the greater risk of deterioration in the coming months

Comparison of Academic Stress in Students of Public and Private Universities in Peru

The new processes and changes in education arising from the health situation have increased the number of cases of academic stress in university students. We proposed to compare academic stress in students of public and private universities according to socio-demographic variables. A total of 1463 students from a public university and 5 private universities participated in the study. The study was descriptive-comparative, non-experimental, and a measurement instrument was used to identify the level of academic stress. It was concluded that the level of academic stress presented by the students in general is moderate with a tendency to be high and the self-perception of the university students is high, demonstrating that virtual and blended learning have brought changes to which the students have had to adapt. In conclusion, the study is original and clearly demonstrates the differences in academic stress behavior between public and private universities according to the socio-demographic variables of the students

Comparison of Academic Procrastination in University Health and Social Science Students

Academic procrastination in university students of social and health sciences was compared according to socio-academic variables, such as: age, gender, occupation, area and year of study. The research was descriptive-comparative, quantitative, non-experimental; 1000 university social and health sciences students intentionally selected according to quotas participated. The information was collected with a duly validated instrument about academic procrastination. It was observed that: the majority of students perceive high academic procrastination (62%), low academic self-regulation (41%) and high procrastination of activities (74%). Concluding that the trend of academic procrastination is mostly present in students of social sciences, in male students, in the first years or academic cycles and in those who are studying while working. Therefore, most students who procrastinate avoid prioritizing the development of academic activities for others that are of particular interest such as: excessive use of technology, social networks, dependence on cell phones and work

Positive mental health in university students accordingto sociodemographic variables during covid-19 in Arequipa

Introducción. El cambio en el sistema educativo por Covid-19 desencadenó efectos negativos en la salud mental, sin embargo, desde el enfoque de la psicología positiva existe una explicación para entender cómo las personas pue- den desarrollar actitudes positivas para hacer frente a las adversidades.Objetivo. Se analizó la salud mental posi- tiva en estudiantes universitarios según variables sociodemográficas durante el Covid-19 en la ciudad de Arequipa, Perú. Método. Estudio descriptivo, cuantitativo, transversal; participaron 2236 estudiantes universitarios a quienes se les registró información sociodemográfica (edad, sexo, estado civil, ocupación, tipo de familia, religión y área de estudios), utilizándose el instrumento de medición validado para determinar el nivel de salud mental positiva. Se efectuaron análisis estadísticos no paramétricos para la comparación de datos (U de Mann Whitney, Kruskal Wallis). Resultados. Se encontró nivel medio de Salud Mental Positiva (84.7%), en la capacidad de adaptación los estudian- tes presentaron nivel medio (50.4%); en la satisfacción personal y autonomía presentaron nivel alto (44.7%) y en la dimensión tolerancia a la frustración nivel medio (44.7%). Además, el comportamiento de la Salud Mental Positiva difirió de acuerdo con las variables sociodemográficas sexo, edad, estado civil, tipo de familia, ocupación, religión y área de estudios (p< 0.05). Conclusiones. Los estudiantes universitarios presentaron dificultades para adaptarse a los nuevos cambios originados por el Covid-19, demostrando fortaleza en la satisfacción personal; considerando que la mayoría de los estudiantes aún frente a dificultades como la pandemia desarrollaron la autonomía, presen- tando problemas para ser tolerantes a la frustración.Introduction. The change in the educational system due to Covid-19 triggered negative effects on mental health, however, from the perspective of positive psychology there is an explanation to understand how people can devel- op positive attitudes to face adversities.Objetive. Was analyzed the positive mental health in university students according to sociodemographic variables during Covid-19 in the city of Arequipa, Peru. Method. Descriptive, quan-titative, cross-sectional study; 2,236 university students participated, to whom sociodemographic information was recorded (age, sex, marital status, occupation, type of family, religion, and area of study), using the validated mea- surement instrument to determine the level of positive mental health. Nonparametric statistical analyzes were per- formed for data comparison (Mann Whitney U, Kruskal Wallis).Results. A medium level of Positive Mental Health was found (84.7%), in the ability to adapt the students presented a medium level (50.4%); in personal satisfaction and autonomy they presented a high level (44.7%) and in the tolerance to frustration dimension, a medium level (44.7%). In addition, the behavior of Positive Mental Health differed according to the sociodemographic variables sex, age, marital status, type of family, occupation, religion and area of study (p< 0.05).Conclusions. University stu- dents presented difficulties in adapting to the new changes caused by Covid-19, demonstrating strength in personal satisfaction; considering that the majority of students, even facing difficulties such as the pandemic, developed autonomy, presenting problems to be tolerant of frustration

Propiedades psicométricas de la escala de salud mental positiva en Arequipa (Perú)

La salud mental positiva es un constructo complejo que está relacionado con el funcionamiento óptimo de la persona. Comprende un conjunto de cualidades orientadas al desarrollo del potencial del individuo. La Escala de Salud Mental Positiva es uno de los instrumentos más utilizados para evaluarlo, sin embargo, los antecedentes señalan inconsistencias respecto a su estructura interna. El objetivo del presente estudio fue analizar las propiedades psicométricas de la Escala de Salud Mental Positiva en Arequipa-Perú. Participaron 3933 personas, 50.3% fueron mujeres y 49.7% fueron varones, incluyendo desde adolescentes hasta adultos mayores. La evaluación mediante AFC de la estructura original evidenció índices de ajuste pobres, por lo que se tuvo que evaluar la dimensionalidad y proponer una nueva estructura. Para lo cual, se dividió a la muestra (n1 = 1966 y n2 = 1967). En la primera, se aplicó un AFE y en la segunda se valida mediante un AFC. Se hallaron tres factores y se concluye que tiene un buen ajuste (χ2(431) = 2473.378; CFI = .959; TLI = .956, RMSEA = .049; SRMR = .051). La consistencia interna mostró valores mayores a .81. Finalmente, se evaluó la equivalencia de la medición según el sexo, hallando que el instrumento presenta invarianza de la medición.Positive mental health is a complex construct that is related to the optimal functioning of the person. It comprises a set of qualities aimed at the development of the individual's potential. The Positive Mental Health Scale is one of the most used instruments to evaluate it, however, the antecedents indicate inconsistencies regarding its internal structure. The objective of this study was to analyze the psychometric properties of the Positive Mental Health Scale in Arequipa-Peru. 3,933 people participated, 50.3% were women and 49.7% were men, including from adolescents to the elderly. The evaluation by CFA of the original structure showed poor fit indices, so the dimensionality had to be evaluated and a new structure had to be proposed. For which the sample is divided (n1 = 1,966 and n2 = 1,967). In the first, an EFA was applied and in the second, it is validated by means of a CFA. Three factors were found and it is concluded that it has a good fit (χ2 (431) = 2,473.378; CFI = .959; TLI = .956, RMSEA = .049; SRMR = .051). The internal consistency showed values ​​greater than .81. Finally, the equivalence of the measurement according to sex was evaluated, finding that the instrument presents measurement invariance

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Clustering of universities from CIVETS countries in the Top 20 of the Web of Universities Ranking

There are nations that can be considered emerging because they have economies with medium and low GDP, and a market with investment opportunities. Some of these nations (such as Colombia, Indonesia, Vietnam, Egypt, Turkey, and South Africa) are grouped under the acronym "CIVETS" to be analyzed and compared based on their socioeconomic results. A pattern of comparison is university performance through the Web of Universities Ranking, which orders higher education institutions based on their web visibility, their presence, and access to the web, through a World Rank that lists four indicators: Presence, Impact, Openness, and Excellence. This paper has characterized, through clusters, the universities of CIVETS countries in the Top 20 of the Web of Universities Ranking July 2020, in order to relate and compare their position in the indicators through a descriptive analysis. First, information on the CIVETS countries (from the ranking indicators) is presented. Then, the conglomerates formed between the World Rank and the individual performances of the universities with respect to the classification of the indicators are shown. It stands out as a result that four ZAF universities: UCT, WITS, SU, and UP; one from TUR: METU; and one from COL: UNIANDES, they are the best positioned in the four Ranks: Presence, Impact, Openness, and Excellence (except for UNIANDES (COL) which is located in cluster 2 in Rank OR). &nbsp

Academic burnout syndrome in university students during the Covid-19 pandemic

The academic school period in the context of the pandemic is an antecedent for the development and fixation of academic burnout. The aim was to analyze the academic burnout syndrome in university students during the pandemic by comparing its social variables. Comparative descriptive study, with quantitative approach, non-experimental - cross-sectional design. A total of 755 intentionally selected students participated and were administered the Maslach Burnout Inventory-Student Survey. It was found that the level of burnout syndrome in university students is moderate and, in the dimensions emotional exhaustion and depersonalization it is also at a medium level, unlike the personal fulfillment dimension, where the level is low. In addition, women and men present symptoms and signs, as well as, students who work and study, from the engineering area and from the first cycles (under 19 years of age). It is concluded that the study is original and clearly demonstrates the differences in the behavior of burnout syndrome among students according to their social variables

Validation Psychometrical analysis of Sexual Machism Scale (EMS-Sexism-12) among university students from Arequipa, Peru

Background: Sexual masochism is a form of gender discrimination based on beliefs, stereotypes and attitudes that limit autonomy and devalue individuals based on their gender. Objective: To determine the internal structure validity and reliability of the EMS-Sexism-12 to measure sexual machismo in the Peruvian population. Method: The study used an instrumental design with a convenience sample of 2470 students from a public university in Arequipa, Peru. The sample consisted of 50% men (M = 20.53; SD = 2.64) and 50% women (M = 19.95; SD = 2.27), representing engineering and social science disciplines. The instrument used was the Sexual Machismo Scale (EMS-Sexism-12), originally constructed and validated in Mexico. Results: The data were analysed using CFA and the WLSMV estimator along with polychoric correlation matrices in the open-source software Rstudio. The analysis revealed a unidimensional model with good fit indices for both men (CFI = .924, TLI = .907, SMRM = 0.069) and women (CFI = .936, TLI = .922, SMRM = 0.051). Furthermore, evidence of internal consistency reliability was observed for men and women, respectively (ω = .969; ω = .897). Gender-specific norms are included for reference. Conclusions: The sexual machismo scale shows evidence of similar validity and reliability with the same items in men and women from Arequipa, Peru

Affective, Cognitive, and Behavioral Attitudes towards Research in Peruvian University Students

The affective, cognitive, and behavioral attitudes towards research in students of public and private universities in Peru were analyzed according to socio-academic variables. Methodology. 2448 university students from a public university and 4 private universities participated; intentional sampling was used. In addition, the study was descriptive-comparative, quantitative, and non-experimental. An adequately validated measurement instrument was applied to determine students' attitudes. Results. A moderate level was found in attitudes towards research in university students (mean = 77.06, standard deviation = 12.32, median = 77, ranges from 0 to 140) for both affective and cognitive attitudes found at moderate level observing some assessment of favorable attitude, however, in behavioral attitude the average was low, being valued as unfavorable attitude towards the research. &nbsp;It is concluded that university students according to the area of health sciences have better attitudes towards research than students of social sciences and engineering; in addition, students of public universities have better cognitive attitudes than private students, as well as are women who present better clarity in the behavioral and cognitive attitude than male students and are the students of the last cycles of study those who value and present a more extraordinary vocation for research than students of the first cycle