ISSN-L: 0798-1015 • eISSN: 2739-0071 (En línea)
https://www.revistaespacios.com Pag. 23
Vol. 45 (06) 2024 • Nov-Dic • Art. 3
Recibido/Received: 02/10/2024 • Aprobado/Approved: 22/10/2024 • Publicado/Published: 30/11/2024
DOI: 10.48082/espacios-a24v45n06p03
Factores de riesgo específicos asociados al síndrome de
burnout en el profesorado de la Universidad Nacional de
Chimborazo, Ecuador
Specific risk factors associated with burnout syndrome in the faculty of the National
University of Chimborazo, Ecuador
HIDALGO-CAJO, Byron G.
1
MENESES-FREIRE, Manuel A.
2
Resumen
El estudio sobre el síndrome de burnout en el profesorado de la Universidad Nacional de Chimborazo,
en Ecuador, identificó que más del 50 % de los docentes presentan síntomas relacionados con este
síndrome, destacando el agotamiento emocional, la despersonalización y la baja realización personal.
Las principales variables predictoras incluyen las exigencias laborales, el desgaste emocional y la
interferencia del trabajo en la vida personal. El modelo de regresión logística demostró que estas
variables son significativas para predecir el burnout, resaltando la importancia de políticas laborales que
favorezcan el bienestar docente.
Palabras clave: burnout; docentes; regresión logística; riesgos psicosociales
Abstract
The study on burnout syndrome in the teaching staff of the Universidad Nacional de Chimborazo
identified that more than 50 % of teachers present symptoms related to this syndrome, highlighting
emotional exhaustion, depersonalization, and low personal self-realization. The main predictor
variables include work demands, emotional exhaustion and work interference in personal life. The
logistic regression model showed that these variables are significant predictors of burnout, highlighting
the importance of work policies that benefit teacher well-being.
Key words: burnout; teachers; logistic regression; psychosocial risks
1. Introducción
El síndrome de burnout, también conocido como "síndrome del trabajador quemado," es una respuesta crónica
al estrés laboral que ha sido ampliamente documentada en diversas profesiones, especialmente en aquellas que
implican una alta carga emocional y psicológica, como la docencia universitaria. Este fenómeno, que puede
1
Ph.D en Tecnologia Educativa. Universidad Politecnica Estatal del Carchi; Universidad Nacional de Chimborazo. Ecuador. byrong.hidalgo@upec.edu.ec
2
Ph.D en Estadistica e Investigacion Educativa. Universidad Nacional de Chimborazo. Ecuador. ameneses@unach.edu.ec
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manifestarse a través del agotamiento físico y mental prolongado, genera una alteración significativa en la
personalidad, autoestima y rendimiento de los individuos afectados (Sánchez, 2022; Hidalgo Cajo et al., 2019).
En el ámbito universitario, el burnout tiene un impacto profundo debido a la naturaleza exigente y multifacética
del trabajo docente. El profesorado no solo asume responsabilidades de enseñanza, sino que también participa
en la investigación, el servicio a la comunidad y la gestión administrativa, todo lo cual puede contribuir a la
aparición del síndrome. Esta combinación de demandas puede llevar a los docentes a desarrollar actitudes
negativas hacia su profesión, perdiendo motivación e interés en sus tareas diarias (Acevedo et al., 2023)
La prevalencia del síndrome de burnout varía significativamente entre países y regiones del mundo, con cifras
que oscilan desde el 2,7 % hasta el 86,5 % según el contexto socioeconómico, cultural y laboral (Castañeda-
Aguilera & Alba-García, 2020). En América del Sur, se ha identificado la mayor prevalencia con un 86,5 %, lo que
refleja la necesidad urgente de abordar este problema desde un enfoque multidimensional. La pandemia de
COVID-19 ha exacerbado esta situación, especialmente en sectores como la salud y la educación, donde el
burnout ha aumentado debido a la incertidumbre, la sobrecarga laboral y el estrés continuo.
En la ciudad de Guayaquil, Ecuador, un estudio reciente destacó que durante la pandemia, el 15,7 % de los
profesionales de la salud manifestaron síntomas de burnout, siendo las mujeres y los jóvenes de 20 a 40 años los
más afectados. Estas cifras subrayan la importancia de implementar evaluaciones psicosociales en los lugares de
trabajo como parte de la vigilancia epidemiológica y la prevención de riesgos laborales (Ruiz Morocho, 2020)
El sector educativo no es ajeno a esta problemática, y los docentes universitarios, en particular, han mostrado
una alta vulnerabilidad al burnout, debido a la interacción constante con estudiantes y la presión de cumplir con
estándares académicos elevados (Torres Toala et al., 2021). El burnout en el profesorado no solo afecta la salud
de los docentes, sino que también impacta directamente en la calidad del proceso de enseñanza-aprendizaje,
generando consecuencias a nivel institucional y académico.
El síndrome de burnout no debe ser subestimado, ya que sus efectos pueden ir más allá del agotamiento
profesional, afectando gravemente la calidad de vida y la salud mental de quienes lo padecen. Por ello, su análisis
y abordaje en el contexto académico es crucial, permitiendo a las instituciones diseñar estrategias efectivas de
intervención y prevención que mejoren el bienestar del profesorado (Rosales Salas, 2021)
En este contexto, la investigación tiene como objetivo elaborar un modelo que identifique los factores de riesgo
especificos asociados que inciden en el burnout en el profesorado de la Universidad Nacional de Chimborazo
(UNACH), periodo 2024. Este estudio busca llenar un vacío en el conocimiento actual y proporcionar información
relevante para el diseño de políticas y estrategias institucionales que promuevan la salud física y mental de los
docentes, mejorando su calidad de vida y, en última instancia, el entorno académico en el que se desarrollan.
2. Metodología
El estudio se llevó a cabo en la Universidad Nacional de Chimborazo (UNACH), durante el período académico
2023-2024 con una población de 10.000 estudiantes matriculados y 628 docentes distribuidos entre 31 carreras
en la modalidad presencial. Para determinar el tamaño adecuado de la muestra, se aplicó la fórmula de población
finita, considerando un nivel de confianza del 95 % y un margen de error aceptable del 5 %. Como resultado, se
obtuvo una muestra de 239 docentes.
𝑛 = 𝑁 × 𝑍!× 𝑝 × 𝑞
𝑑!×
(
𝑁 − 1
)
+ 𝑍!× 𝑝 × 𝑞
n= 239
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La selección de los participantes se realizó mediante un muestreo aleatorio estratificado, tomando en cuenta las
diferentes categorías académicas ( titulares y ocacionales) y la distribución proporcional de docentes por
facultades y carreras. Esta metodología permitió una representación equilibrada de las distintas áreas
académicas y niveles de experiencia, minimizando posibles sesgos de selección.
Tabla 1
Muestra estratificada por
facultades UNACH 2024
Estrato
Faculta
Población
Muestra (factor = 0,3805732)
1
Facultad de ciencias de la salud
211
80,28 = 80
2
Facultad de ciencias de la educación, humanas y tecnología
155
58,97 = 59
3
Facultad de ciencias políticas y administrativas
124
47,18 = 47
4
Facultad de ciencias de ingeniería
138
52,50 = 53
628
239
Fuente: Talento Humano UNACH, 2024
Antes de la recolección de datos, se proporcionó a todos los participantes elegibles un formulario de
consentimiento informado, en el que se detallaba claramente el propósito del estudio, los procedimientos, los
posibles riesgos y beneficios, así como la confidencialidad de la información. Los docentes fueron informados de
su derecho a participar de manera voluntaria y se les garantizó la posibilidad de retirarse del estudio en cualquier
momento sin repercusiones. Esta estrategia aseguró un cumplimiento ético riguroso y el respeto a la autonomía
de los participantes.
2.1. Instrumentos y recolección de datos
Los datos se recogieron mediante un cuestionario autoadministrado para la investigacion, el primero analisa el
síndrome de burnout en el profesorado mediante el cuestionario de Maslach Burnout Inventory (MBI)
compuesto por 22 ítems, sobre los sentimientos y actitudes del profesional en su trabajo. Su función es medir el
desgaste profesional. Este test pretende medir la frecuencia y la intensidad con la que se sufre el Burnout
(Maslach & Jackson, 1986).
El segundo cuestionario se centró en la evaluación de factores demográficos y psicosociales, y fue adaptado
específicamente para este estudio a partir de la versión III del cuestionario COPSOQ-Istas21(Moncada i Lluis et
al., 2021). El instrumento adaptado, esta compuesto por 10 items demográficos y 42 psicosociales, el cual
permite una identificación y medición precisa de la exposición a factores de riesgo en el entorno laboral. El
cuestionario abarca ocho dimensiones fundamentales: exigencias laborales, control y desarrollo en el trabajo,
apoyo y relaciones interpersonales, seguridad en el empleo, satisfacción laboral, equilibrio entre la vida
personal y laboral, confianza y justicia en la organización y salud autopercibida.
2.2. Analisis de datos
El análisis de los datos se realizó utilizando el software SPSS (Statistical Package for Social Sciences) versión 26,
aplicando un enfoque estadístico riguroso. En el caso de las variables cuantitativas, se llevó a cabo una
categorización previa para facilitar el análisis descriptivo. Además, se empleó la prueba de Chi-cuadrado (Chi²)
para evaluar las asociaciones entre las variables categóricas, lo que permitió identificar relaciones significativas
entre los factores estudiados. Este enfoque combinó técnicas descriptivas y pruebas de hipótesis, asegurando
un análisis detallado y robusto de los datos recogidos.
Para el análisis multivariante, se realizó una regresión logística con el objetivo de identificar las variables
predictoras significativamente asociadas al síndrome de burnout. Esta técnica permitió calcular las razones de
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probabilidades (odds ratios) y sus intervalos de confianza, lo cual facilitó la evaluación de la fuerza y la dirección
de las asociaciones entre el burnout y diversas variables independientes. La bondad de ajuste del modelo fue
evaluada mediante pruebas de Hosmer-Lemeshow y otras métricas de ajuste. Todos los análisis fueron
considerados estadísticamente significativos cuando el valor de P fue inferior a 0,05.
3. Resultados y discusión
De los 239 docentes evaluados en el estudio, se observó una distribución diversa en cuanto a las
responsabilidades laborales. El 35 % de los docentes se dedicaban exclusivamente a la enseñanza en el aula,
mientras que el 27,2 % combinaba la docencia con la gestión administrativa, el 29,5 % se dedicaba tanto a la
docencia como a la investigación, y el 8,3 % combinaba la docencia con actividades de vinculación con la
sociedad. Estas cifras indican una diversidad significativa en las funciones docentes, lo que puede influir en la
percepción de carga laboral y el riesgo de padecer burnout, lo que concuerda con estudios previos que destaca
la creciente complejidad del trabajo académico (Hurtado, 2017).
En términos de sexo, la población estuvo compuesta en un 45,6 % por mujeres y en un 54,4 % por hombres,
reflejando una ligera predominancia masculina, de la misma manera se puede mencionar que los hombres
presentan mas prevalencia de burnout frente a las mujeres, resultados que son similares a los estudios de Arias
Gallegos et al., (2019); Domínguez et al., (2009) y Ozamiz-Etxebarria et al., (2021). Asimismo, el estado civil
predominante fue el de casados, representando el 66,9 % del total de la muestra, lo que puede influir en los
niveles de estrés, factor que se han vinculado con la aparición del síndrome de burnout.
En cuanto a la edad, la media fue de 46 años, con un predominio del grupo etario de 41 a 50 años, que representó
el 44,8 % del total. Este rango de edad es crítico, dado que en esta etapa de la vida los docentes suelen enfrentar
mayores presiones profesionales, al estar en posiciones más avanzadas en su carrera, lo cual podría influir en sus
niveles de satisfacción y estrés.
El nivel académico del profesorado reveló que el 60,7 % posee una maestría, mientras que el 39,3% ha alcanzado
el grado de doctorado, lo que refleja un alto nivel de cualificación entre los docentes universitarios. Este nivel de
formación, junto con las exigencias inherentes al desarrollo de una carrera académica, es un conocido factor
contribuyente al estrés laboral, como lo señalan Daud et al., (2012). Sin embargo, es importante destacar que el
65,8 % del profesorado tiene una relación laboral ocasional o contratada con la institución, lo que sugiere una
inestabilidad laboral significativa. La inseguridad en el empleo ha sido identificada como un factor de riesgo
clave en la generación de estrés laboral, ya que la incertidumbre sobre la continuidad en el empleo puede afectar
negativamente la salud mental de los docentes. En este contexto, la combinación de altas exigencias
profesionales y la precariedad laboral incrementa el riesgo de desarrollar síndrome de burnout (Camacho
Gordillo et al., 2021).
Respecto a la salud auto-percibida, la mayoría de los docentes evaluó su salud como buena (44 %), pero una
proporción significativa (19,4 %) la calificó como regular, lo que puede ser un indicio de que las condiciones
laborales están afectando el bienestar físico y mental del profesorado. Esto se ve reflejado también en los niveles
de satisfacción laboral, donde el 38,2 % de los docentes se declaró poco satisfecho, y el 21,7 % reportó estar
nada satisfecho, lo que es una señal preocupante de insatisfacción generalizada.
Al aplicar el cuestionario Maslach Burnout Inventory (MBI) se logra medir tres aspectos del síndrome de Burnout:
1. Subescala de agotamiento o cansancio emocional. Valora la vivencia de estar exhausto emocionalmente por
las demandas del trabajo. Consta de 9 preguntas (1, 2, 3, 6, 8, 13, 14,16, 20). Puntuación máxima 54, si su valor
es > 26 tiene indicios de burnout
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2. Subescala de despersonalización. Valora el grado en que cada uno reconoce actitudes frialdad y
distanciamiento. Está formada por 5 ítems (5, 10, 11, 15, 22). Puntuación máxima 30, si su valor es > 9 tiene
indicios de burnout
3. Subescala de realización personal. Evalúa los sentimientos de autoeficiencia y realización personal en el
trabajo. Se compone de 8 ítems (4, 7, 9, 12, 17, 18, 19, 21). Puntuación máxima 48, si su valor es < 34 tiene
indicios de burnout
Los rangos de medida de la escala es 0: Nunca; 1: Pocas veces al año o menos; 2: Una vez al mes o menos; 3:
Unas pocas veces al mes; 4: Una vez a la semana; 5: Unas pocas veces a la semana; 6: Todos los días.
Tabla 2
Presencia de síndrome de Burnout en
subescalas de Maslach y grado
Despersonalización
Alto n (%)
135 (56%)
Moderado n (%)
60 (25%)
Bajo n (%)
44 (18%)
Fuente: Profesores UNACH, 2024
Finalmente, en cuanto al síndrome de burnout, se encontró que el 56,1% del profesorado reportó estar afectado
por este síndrome. Este hallazgo es especialmente relevante ya que más de la mitad de los docentes presenta
síntomas de agotamiento físico y emocional, lo que pone de manifiesto la necesidad urgente de intervenir a nivel
institucional para mejorar las condiciones de trabajo y la salud mental del profesorado.
Tabla 3
Analisis univariado
variable dependiente
Variable Dependiente
Categoria
(%)
Burnout
1 (Sindrome de Burnout)
56,1
0: (No Sindrome de Burnout)
43,90
Fuente: Profesores UNACH, 2024
En la tabla presentada, se observa que el 56,1 % del profesorado evaluado presenta síndrome de burnout, lo que
significa que más de la mitad de los docentes experimentan síntomas asociados a este síndrome, como
agotamiento emocional, despersonalización y una baja realización personal. En términos prácticos, esto indica
que aproximadamente 1 de cada 2 profesores se ve afectado por el burnout, lo que representa un desafío
significativo para la salud laboral en este grupo.
Por otro lado, el 43,9 % de los docentes no presenta síntomas de burnout, lo que indica que una parte
considerable de la muestra se encuentra en una mejor situación en cuanto a su bienestar laboral. Sin embargo,
la prevalencia del burnout en más de la mitad de los profesores lo que subraya la necesidad urgente de
intervenciones y estrategias para reducir los factores de riesgo psicosocial en el entorno educativo.
A continuación, se presenta el análisis univariado de las variables independientes que resultaron
estadísticamente significativas (p ≤ 0.05), utilizando la prueba de Chi-cuadrado. Se analizaron 52 items y se logra
obtener 27 variables distribuidas en diferentes factores. Este análisis permitió identificar asociaciones clave entre
las variables categóricas y la variable dependiente, proporcionando una visión detallada de los factores que
muestran una relación significativa con el fenómeno en estudio. Los resultados obtenidos permiten una
comprensión más precisa de las relaciones presentes en los datos y sirven como base para futuras
interpretaciones y análisis multivariados (Romero & Isusquiza, 2011).
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Tabla 4
Analisis univariado variables
independientes cualitativas
Factores
Codigo
Variable
Categoria
Frec.
%
Sociodemograficos
SDEDA
¿En que grupo etario se identifica en función de su edad?
De 30 a 40 años
58
24,3
De 41 a 50 años
107
44,8
De 51 a 60 años
64
26,8
De 61 a 70 años
10
4,2
SDCLE
¿ Que actividad educativa adicional a la docencia realiza?
No
83
34,7
Gestion/administracion
65
27,2
Investigacion
70
29,3
Vinculación
21
8,8
Exigencias Laborales
y emocionales
QD2
¿Con qué frecuencia le resulta imposible acabar su
planificación academica?
Siempre
6
1.7
Muchas veces
20
8,4
Algunas veces
99
42,3
Solo alguna vez
78
32,6
Nunca
36
15,1
QD3
¿Se retrasa en la entrega de sus actividades academicas?
Siempre
16
6,7
Muchas veces
32
13,4
Algunas veces
72
30,1
Solo alguna vez
85
35,6
Nunca
34
14,2
WP1
¿Tiene que trabajar muy rápido?
Siempre
9
3,8
Muchas veces
57
23,8
Algunas veces
80
33,5
Solo alguna vez
67
28,0
Nunca
26
10,9
WP2
¿El ritmo de trabajo es alto durante toda la jornada
academica?
En gran medida
20
8,4
En buena medida
74
31,0
En cierta medida
69
28,9
En alguna medida
51
21,3
En ninguna medida
25
10.5
EDX2
¿En el trabajo tiene que ocuparse de los problemas
personales de otras personas?
Siempre
12
5,0
Muchas veces
50
20,9
Algunas veces
94
39,3
Solo alguna vez
52
21,8
Nunca
31
13,0
ED3
¿Su trabajo, es desgastador emocionalmente?
En gran medida
16
6,7
En buena medida
59
24,7
En cierta medida
85
35,6
En alguna medida
51
21,3
En ninguna medida
28
11,7
Control y desarrollo
en el trabajo
PD2
¿Su trabajo permite que aprenda cosas nuevas?
En gran medida
51
21,3
En buena medida
73
30,5
En cierta medida
69
28,9
En alguna medida
31
13,0
En ninguna medida
15
6,3
MW1
¿Ud autopercibe que sus estudiantes aprenden en su
actividad academica?
En gran medida
54
22,6
En buena medida
96
40,2
En cierta medida
58
24,3
En alguna medida
25
10,5
En ninguna medida
6
2,5
PR1
¿En su Intitucion educativa se le informa con suficiente
antelación de decisiones importantes, cambios o
proyectos de futuro?
En gran medida
37
15,5
En buena medida
80
33,5
En cierta medida
82
34,3
En alguna medida
32
13,4
En ninguna medida
8
3,3
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Factores
Codigo
Variable
Categoria
Frec.
%
Apoyo y relaciones
interpersonales
RE1
¿Su actividad academica es valorado por la dirección de
carrera?
En gran medida
33
13,8
En buena medida
74
31,0
En cierta medida
64
26,8
En alguna medida
55
23,0
En ninguna medida
13
5,4
CL1
¿Su actividad academica tiene objetivos claros?
En gran medida
49
20,5
En buena medida
74
31,0
En cierta medida
83
34,7
En alguna medida
25
10,5
En ninguna medida
8
3,36
CO2
¿Se le exigen cosas contradictorias en el trabajo?
En gran medida
9
3,8
En buena medida
40
16,7
En cierta medida
85
35,6
En alguna medida
70
29,3
En ninguna medida
35
14,6
CO3
¿Tiene que hacer actividades que usted cree que deberían
hacerse de otra manera?
En gran medida
19
7,9
En buena medida
56
23,4
En cierta medida
80
33,5
En alguna medida
59
24,7
En ninguna medida
25
10,5
SSX2
¿Con qué frecuencia recibe ayuda y apoyo de su jefe
inmediato, en caso
de necesitarlo?
Siempre
14
5,9
Muchas veces
53
22,2
Algunas veces
91
38,1
Solo alguna vez
62
25,9
Nunca
7
2,9
No tengo supervisor
12
5,0
SW1
¿Tiene un buen ambiente con sus compañeros de trabajo?
Siempre
37
15,5
Muchas veces
71
29,7
Algunas veces
68
28,5
Solo alguna vez
46
19,2
Nunca
17
7,2
Seguridad en el
empleo
JI1
¿Está preocupado por si le despiden o no le renuevan el
contrato?
En gran medida
9
3,8
En buena medida
55
23,0
En cierta medida
73
30,5
En alguna medida
60
25,1
En ninguna medida
42
17,6
JI3
¿Está preocupado por lo difícil que sería encontrar otro
trabajo en el caso de que se quedara desempleado?
En gran medida
22
9,2
En buena medida
50
20,9
En cierta medida
69
28,9
En alguna medida
63
26,4
En ninguna medida
35
14,6
IW1
¿Está preocupado por si le trasladan a otro centro de
trabajo, unidad, departamento o sección contra su
voluntad?
En gran medida
12
5,0
En buena medida
47
19,7
En cierta medida
71
29,7
En alguna medida
65
27,2
En ninguna medida
44
18,4
Satisfacción Laboral
JS1
En relación a su trabajo en general. ¿Cuál es su grado de
satisfacción en cuanto a sus perspectivas laborales?
Muy satisfecho
34
14,2
Bastante satisfecho
76
31,8
Más o menos
67
28,0
Poco satisfecho
53
22,20
Nada satisfecho
9
3,8
Equilibrio entre vida
personal y trabajo
WF3
¿Siente que su trabajo le ocupa tanto tiempo que
perjudica a su vida personal o
familiar?
No
103
43,1
Si
136
56,9
Confianza y justicia
en la intitución
TM1
¿Ud. autopercibe que su jefe inmediato confía en que
realiza un buen trabajo?
No
100
41,8
Si
139
58,2
TMX2
Ud. Como docente ¿se pueden fiar de la información
procedente de la dirección de carrera?
No
105
43,9
Si
134
56,1
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Factores
Codigo
Variable
Categoria
Frec.
%
JU1
¿En su institución educativa se solucionan los conflictos de
una manera justa?
No
118
49,4
Si
121
50,6
JU4
¿En su Institucion educativa se distribuyen las actividades
de una forma justa?
No
81
33,9
Si
158
66,1
Salud Autopercibida
GH1
En general Usted diría que su salud es…?
Excelente
22
9,2
Muy buena
54
22,6
Buena
106
44,4
Regular
46
19,2
Mala
11
4,6
Fuente: Profesores UNACH 2024
Los datos muestran que una proporción considerable del profesorado está sometida a altas exigencias laborales
y emocionales, lo que podría estar contribuyendo a niveles significativos de estrés y burnout (Barba & De
Samaniego, 2022).
La inseguridad laboral y la falta de satisfacción con el reconocimiento y las perspectivas laborales son factores
que podrían estar afectando el bienestar del profesorado (Baquero-Torres, 2018).
Es fundamental que las instituciones educativas desarrollen intervenciones para mejorar la gestión del trabajo,
el equilibrio entre la vida laboral y personal y la percepción de justicia y apoyo en el entorno laboral, con el
objetivo de mejorar tanto la salud física como mental de los docentes.
Modelo de regresión logística
La regresión logística es una técnica estadística multivariante que ayuda a modelar una variable de respuesta
categórica en función de variables explicativas o predictoras cuantitativas o categóricas. Forma parte de los GLM
(modelos lineales generalizados) y se aplica en diferentes campos como las ciencias de la salud, ciencias sociales,
economía, ecología, entre otros campos. El objetivo de los modelos logit es estimar probabilidades o predecir un
suceso definido por la variable respuesta categórica en función de las variables predictoras (Pérez et al., 2015).
En el caso de la regresión logística binaria, el objetivo es predecir un resultado dicotómico (Sí/No) utilizando estas
variables predictoras de diversos tipos. El modelo estima la probabilidad de que ocurra un determinado resultado
(por ejemplo, que un profesor tenga burnout o no), con base en las características numéricas, ordinales o
categóricas (como la edad, el nivel de exigencia laboral, entre otras) que se incluyan en el análisis.
Las variables predictoras, independientemente de su naturaleza (numérica, ordinal, nominal dicotómica o
nominal politómica), pueden ser utilizadas en un modelo de regresión logística binaria para predecir un resultado
binario (como la presencia o ausencia de una condición o evento).
La ecuación básica de la regresión logística binaria, es un modelo utilizado para predecir la probabilidad de que
un evento ocurra (por ejemplo, Sí/No, presencia/ausencia de una enfermedad) basándose en una o más variables
predictoras.
La ecuación logística es la siguiente:
𝑦 = 1
1 + 𝑒"#$%&
La ecuación describe cómo se calcula la probabilidad de un evento (variable dependiente y) en función de las
variables predictoras (x). A continuación, se desglosan los elementos de esta fórmula:
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1. y: Es la variable dependiente o el resultado que se desea predecir. En un modelo de regresión logística
binaria, y será la probabilidad de que el evento ocurra (por ejemplo, que una persona tenga burnout o
no).
2. f(x): Representa la función lineal de las variables predictoras (o independientes), que toma la forma:
𝑓
(
𝑥
)
= 𝛽'+ 3 𝛽()𝑥() + 3 𝛽!)𝑥!+3𝛽*)𝑥*)) + ⋯ +3 𝛽+)𝑥+
• β₀: Es el intercepto, o término constante. Representa el valor de la variable dependiente cuando todas
las variables predictoras son 0.
• β₁, β₂, β₃, ... β
ₙ
: Son los coeficientes de las variables predictoras (x₁, x₂, x₃, ..., x
ₙ
), que indican la magnitud
y la dirección del efecto de cada variable sobre la probabilidad del evento. Un coeficiente positivo
incrementa la probabilidad del evento, mientras que uno negativo la reduce.
3. e: Es la base de los logaritmos naturales, aproximadamente igual a 2.718. Se utiliza para transformar la
combinación lineal de las variables predictoras en una probabilidad que siempre estará entre 0 y 1.
La fórmula calcula una probabilidad (valor entre 0 y 1) que indica la posibilidad de que ocurra el evento de interés.
A partir de los coeficientes (β) y los valores de las variables predictoras (x), se obtiene un valor para f(x), que
luego se transforma en una probabilidad mediante la función logística. La probabilidad se interpreta como la
estimación del modelo de que el resultado sea "Sí" (evento ocurra).
En la regresión logística binaria, como es el caso de este estudio, no es necesario que las variables predictoras
cuantitativas cumplan con el supuesto de normalidad, a diferencia de los modelos de regresión lineal. En este
tipo de análisis, las variables predictoras pueden ser tanto categóricas como continuas, y no requieren satisfacer
los supuestos típicos de los modelos paramétricos, como la normalidad o la homocedasticidad. Además, no es
necesario que las relaciones entre las variables predictoras y la variable dependiente sean lineales (Aguayo
Canela, 2020).
La variable dependiente en este modelo es binaria, con dos categorías: 1 (presencia de burnout) y 0 (ausencia de
burnout). Uno de los supuestos clave en la regresión logística es la independencia de los errores, lo que significa
que los casos en el conjunto de datos deben ser independientes entre sí. Adicionalmente, es importante asegurar
que no haya multicolinealidad significativa entre las variables predictoras, lo que se verifica midiendo la
correlación entre ellas. En este análisis, las correlaciones entre las variables fueron menores a 0,7, lo que indica
que no existe una multicolinealidada problemática. Este resultado sugiere que las variables predictoras incluidas
en el modelo no están altamente correlacionadas, lo cual es fundamental para garantizar la estabilidad y
precisión de los coeficientes estimados en el modelo.
Después de seleccionar las 27 variables más significativas para el modelo de regresión logística mediante el
método de selección INTRO (introducción manual), se procedió a ajustar el modelo. Este método consiste en
introducir todas las variables seleccionadas de forma simultánea en el modelo, sin realizar eliminación
automática basada en criterios como la significancia estadística de cada variable.
El objetivo de este enfoque es evaluar el impacto conjunto de todas las variables predictoras en la variable
dependiente, lo que permite explorar las relaciones entre múltiples factores y la probabilidad de desarrollar el
síndrome de burnout. El modelo generado permite estimar las razones de odds para cada predictor, controlando
el efecto de las demás variables, y proporciona una interpretación detallada sobre cómo cada factor influye en
la probabilidad de burnout.
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El modelo resultante se presenta a continuación:
Tabla 5
Modelo de regresión logística binaria
Factores
Códig
o
Variables
B
E.T
Wald
Sig.
Exp(B)
Exigencias
Laborales y
emocionales
QD2
¿Con qué frecuencia le resulta imposible acabar su
planificación académica?
0,300
0,189
2,521
0,012
1,741
WP2
¿El ritmo de trabajo es alto durante toda la jornada
académica?
0,465
0,156
8,859
0,003
1,628
ED3
¿Su trabajo, es desgastador emocionalmente?
0,506
0,166
9,281
0,002
1,603
Apoyo y
relaciones
interpersonales
SSX2
¿Con qué frecuencia recibe ayuda y apoyo de su jefe
inmediato, en caso
de necesitarlo?
0,235
0,146
2,572
0,049
1,264
Seguridad en el
empleo
JI1
¿Está preocupado por si le despiden o no le renuevan el
contrato?
-0,297
0,154
3,722
0,050
0,743
Equilibrio entre
vida personal y
trabajo
WF3
¿Siente que su trabajo le ocupa tanto tiempo que perjudica
a su vida personal o
familiar?
0,955
0,317
9,068
0,003
2,599
Salud
Autopercibida
GH1
¿En general Usted diría que su salud es…?
0,376
0,182
4,268
0,039
0,457
Constante
2,750
1,179
5,442
0,020
15,649
Fuente: Profesores UNACH, 2024
De acuerdo a la tabla 5 presentada se muestra los resultados de un modelo de regresión logística binaria que
examina la relación entre diversas variables predictoras y la probabilidad de desarrollar el síndrome de burnout.
A continuación, se interpretan en detalle los coeficientes (B), errores estándar (E.T.), el estadístico de Wald, los
valores de significancia (Sig.) y las razones de odds (Exp(B)) para cada una de las variables.
A continuación se interpreta cada una de las variables que conforman el modelo:
1. Frecuencia de imposibilidad de acabar la planificación académica (QD2)
A medida que aumenta la frecuencia con la que los docentes reportan ser incapaces de terminar la planificación
académica, la probabilidad de burnout aumenta. La razón de odds (Exp(B) = 1,741) sugiere que, por cada
incremento en esta dificultad, las probabilidades de experimentar burnout aumentan en un 74,1 %.
Significancia: El valor p = 0,012 indica que esta variable es estadísticamente significativa y relevante en la
predicción del burnout. Este hallazgo sugiere que una carga de trabajo mal gestionada puede ser un factor clave
en la aparición del burnout. De manera similar, en estudios como de Maslach et al., (2001) corroboran que la
carga de trabajo excesiva y la incapacidad de cumplir con las responsabilidades son predictores directos del
burnout en diversas profesiones, incluidas las académicas.
2. Ritmo de trabajo alto durante toda la jornada académica (WP2)
Un ritmo de trabajo más alto incrementa la probabilidad de burnout. Exp(B) = 1.628 indica que por cada aumento
en la percepción de que el ritmo de trabajo es alto, las probabilidades de experimentar burnout aumentan en un
62,8 %.
Significancia: Con un valor p = 0,003, este es un predictor altamente significativo. En términos prácticos, esto
sugiere que la gestión del ritmo de trabajo es fundamental para reducir el riesgo de burnout en el personal
académico. En contraste con Demerouti et al., (2001) y Hakanen et al., (2006), quienes sugieren que aunque un
ritmo de trabajo elevado es un predictor importante de burnout, también depende de factores como la
percepción de control y los recursos disponibles. Ellos argumentan que si los individuos perciben que tienen un
alto nivel de control sobre su trabajo, el impacto del ritmo de trabajo sobre el burnout puede ser mitigado
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3. Trabajo emocionalmente desgastante (ED3)
Sentir que el trabajo es emocionalmente agotador está significativamente relacionado con una mayor
probabilidad de burnout. Exp(B) = 1,603 indica que el riesgo de burnout aumenta en un 60,3 % por cada aumento
en la percepción de desgaste emocional como lo corrobora Maslach (2001) quien sostiene que el agotamiento
emocional es uno de los tres componentes centrales del síndrome de burnout, siendo el más influyente en su
aparición.
Significancia: El valor p = 0,002 confirma que esta variable es altamente significativa. En el ámbito práctico, los
programas de apoyo emocional y la prevención del desgaste laboral deben ser prioritarios para disminuir el
riesgo de burnout en los empleados.
4. Frecuencia de ayuda del jefe inmediato (SSX2)
Recibir más ayuda de un jefe inmediato se asocia con un aumento en la probabilidad de burnout, con un
incremento del 26,4 % en las probabilidades de burnout por cada aumento en la frecuencia de la ayuda. Aunque
esto puede parecer contraintuitivo, es posible que aquellos que necesitan más apoyo ya estén en situaciones de
mayor estrés o vulnerabilidad. Hobfoll (1989) corrobora este hallazgo con su teoría de la conservación de los
recursos (Salanova et al., 2014).
Significancia: Con un valor p = 0,049, esta variable es significativa, aunque el efecto podría reflejar una situación
preexistente de agotamiento que lleva a los empleados a buscar más apoyo.
5. Preocupación por la renovación del contrato (JI1)
Menor preocupación por la renovación del contrato reduce la probabilidad de burnout en un 25,7 %. Esto sugiere
que aquellos que se sienten más seguros en su empleo tienen un menor riesgo de experimentar burnout. Bliese
et al., (2017), en su estudio sobre la estabilidad laboral y el burnout, sostienen que la seguridad en el empleo
juega un papel crucial en la mitigación del agotamiento emocional. Bliese y sus colegas encontraron que los
trabajadores con menor incertidumbre respecto a la renovación de su contrato o la permanencia en su empleo
experimentaban niveles más bajos de burnout, destacando que la estabilidad laboral es un factor protector
importante contra el estrés crónico.
Significancia: Con p = 0,050, este resultado es marginalmente significativo. En el contexto laboral, la estabilidad
en el empleo y la seguridad laboral son factores importantes para reducir el riesgo de burnout.
6. Interferencia del trabajo con la vida personal (WF3)
Este es uno de los predictores más fuertes del burnout. Sentir que el trabajo interfiere con la vida personal
aumenta significativamente el riesgo de burnout. Exp(B) = 2,599 indica que aquellos que perciben que su trabajo
afecta su vida personal tienen aproximadamente 2,6 veces más probabilidades de sufrir burnout.
Significancia: El valor p = 0,003 muestra que esta variable es altamente significativa. Este resultado subraya la
importancia de establecer un equilibrio entre la vida laboral y personal para prevenir el burnout (Rojas &
Rodríguez, 2010).
7. Salud autopercibida (GH1)
Aquellos que perciben que su salud es buena tienen una menor probabilidad de sufrir burnout, con una reducción
del 54,3 % en las probabilidades de experimentar burnout por cada aumento en la percepción de buena salud.
Esto puede sugerir que una mejor salud autopercibida está relacionada con una mayor capacidad de gestionar
el estrés y las demandas laborales (Roberts, 2019).
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Significancia: El valor p = 0,039 indica que esta variable es estadísticamente significativa. La buena salud física y
mental puede ser un factor protector importante contra el burnout.
Las variables mas significativas que incrementan la probabilidad de burnout son:
Variables como ell ritmo de trabajo alto, el desgaste emocional y la interferencia del trabajo con la vida
personal. Estas variables están fuertemente relacionadas con el burnout y requieren atención en el diseño de
políticas laborales.
Las preocupaciones sobre la estabilidad laboral y la salud autopercibida también juegan un papel importante
en la probabilidad de burnout, aunque en menor medida.
En un contexto práctico, estos hallazgos destacan la importancia de mejorar el equilibrio trabajo-vida, reducir
las cargas emocionales en el trabajo, y promover un entorno de apoyo y estabilidad laboral para reducir el riesgo
de burnout entre los docentes.
Este análisis sugiere que, para mitigar el burnout en el entorno académico, se deben implementar intervenciones
que apunten a mejorar las condiciones de trabajo, reducir las cargas laborales y emocionales, y proporcionar
apoyo adecuado a los empleados tanto en su vida personal como profesional.
Significatividad del Modelo
𝐻
0 ∶
𝐸𝑙
𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜
𝑛𝑜
𝑒𝑠
𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜
𝐻
1 ∶
𝐸𝑙
𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜
𝑒𝑠
𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜
Tabla 6
Prueba ómnibus de la significancia del modelo
Chi-cuadrado
gl
Sig.
Modelo
82,006
7
,000
Fuente: Profesores UNACH, 2024
La prueba ómnibus de la significancia del modelo se utilizó para evaluar si el conjunto de variables
independientes en su totalidad tiene una relación significativa con la variable dependiente, en este caso, el
síndrome de burnout. El estadístico utilizado es el Chi-cuadrado de la Razón de Verosimilitud, que mide la mejora
en el ajuste del modelo con la inclusión de las variables independientes en comparación con un modelo sin
predictores (modelo nulo).
• El valor de Chi-cuadrado = 82,006 con 7 grados de libertad (gl) y un valor de p = 0,000 indica que el
modelo es estadísticamente significativo (p < 0,05). En términos prácticos, la prueba ómnibus confirma
que el conjunto de predictores seleccionados mejora de manera significativa la capacidad del modelo
para explicar las diferencias observadas en la variable dependiente (burnout), en comparación con un
modelo sin variables predictoras.
Este resultado sugiere que el modelo en su conjunto tiene un poder predictivo relevante y que las variables
independientes consideradas son útiles para predecir la presencia o ausencia del síndrome de burnout.
Matriz de confusión
La tabla que se presenta es una matriz de clasificación o matriz de confusión que muestra los resultados de un
modelo de regresión logística para predecir la presencia o ausencia del síndrome de burnout (clasificado en dos
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categorías: "No Burnout" y "Burnout"). Esta matriz compara los valores observados (reales) con los valores
pronosticados (predichos por el modelo) y nos permite evaluar la capacidad del modelo para clasificar
correctamente a los individuos.
Tabla 7
Matriz de confusión regresión logística
Observado
Síndrome de Burnout
%
NO
SI
Síndrome de Burnout
NO
71
38
65,1
SI
26
104
80,0
Porcentaje Global
97
142
73,2
Fuente: Profesores UNACH, 2024
• El porcentaje de predicciones correctas para las personas que no tienen burnout es del 65,1 %, lo que
indica que el modelo clasifica correctamente a un poco más de la mitad de los casos observados en esta
categoría.
• El porcentaje de predicciones correctas para las personas que sí tienen burnout es del 80 %, lo que
sugiere que el modelo tiene un buen desempeño en identificar correctamente a quienes sufren burnout.
• El porcentaje global de clasificación correcta es del 73,2 %, lo que indica que, en general, el modelo es
capaz de predecir correctamente la presencia o ausencia de burnout en el 73,2 % de los casos.
4. Conclusiones
El estudio revela que más del 50 % del profesorado en la UNACH presenta síntomas de síndrome de burnout,
destacando la severidad del agotamiento emocional, la despersonalización y la baja realización personal. Estos
hallazgos son coherentes con estudios previos que subrayan la alta prevalencia del burnout en el ámbito
educativo, especialmente en profesiones que implican una gran carga emocional.
Las variables relacionadas con las exigencias laborales (como la incapacidad para finalizar la planificación
académica y la percepción de un ritmo de trabajo elevado) y el desgaste emocional resultaron ser los principales
predictores del burnout en el personal docente. Estas condiciones incrementan significativamente la
probabilidad de que los docentes sufran de agotamiento crónico.
La interferencia del trabajo en la vida personal también surgió como un factor clave que aumenta drásticamente
las probabilidades de experimentar burnout, lo que destaca la importancia de implementar políticas que
promuevan un mejor equilibrio entre la vida laboral y personal.
El apoyo de los superiores tiene un efecto moderado en la probabilidad de burnout. Sin embargo, es importante
señalar que aquellos docentes que necesitan más apoyo podrían estar ya en una situación vulnerable, lo que
sugiere la necesidad de un enfoque proactivo en el acompañamiento emocional de los docentes.
La inseguridad laboral es otro factor significativo que afecta el bienestar del profesorado. Los docentes con
preocupaciones sobre la renovación de su contrato tienen un mayor riesgo de desarrollar burnout. Garantizar
estabilidad laboral podría reducir el estrés relacionado con la incertidumbre en el empleo.
La salud autopercibida también se correlaciona inversamente con la presencia de burnout, indicando que
aquellos docentes que perciben tener una mejor salud son menos propensos a desarrollar el síndrome.
Los resultados de la regresión logística binaria confirmaron la relevancia de las variables mencionadas en la
predicción del burnout, con un modelo que muestra un ajuste adecuado y una significancia estadística fuerte.
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Las variables como el ritmo de trabajo y el desgaste emocional son las más influyentes en la probabilidad de
sufrir burnout.
La investigación destaca la necesidad de abordar el burnout desde un enfoque integral, implementando
estrategias que reduzcan las cargas laborales, mejoren el equilibrio trabajo-vida y garanticen un entorno laboral
estable y saludable para los docentes.
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