El peligro oculto de entrenar: identifican el rasgo de personalidad que dispara la adicción al ejercicio

Un estudio liderado por la UMH e ISABIAL analiza con inteligencia artificial los factores de riesgo en más de 1.000 jóvenes atletas y no atletas

El perfeccionismo y la práctica del deporte aumenta el riesgo de adicción al ejercicio
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Denis Rodríguez

Alicante - Publicado el - Actualizado

2 min lectura7:48 min escucha

El ejercicio físico es sinónimo de salud, pero llevado al extremo puede convertirse en un comportamiento de riesgo. Un estudio internacional liderado por la Universidad Miguel Hernández e ISABIAL ha analizado a más de 1.000 jóvenes, atletas y no atletas, para identificar los factores que aumentan el riesgo de desarrollar una adicción al ejercicio, un patrón de conducta que puede tener serias consecuencias.

Thomas Zandonai, autor principal del estudio e investigador de la UMH, ha explicado en los micrófonos de Herrera en COPE Alicante que la dependencia del ejercicio se define como "un patrón conductual desadaptativo". Esto implica excederse en el entrenamiento, una pérdida de control sobre la intensidad y la aparición de consecuencias negativas a nivel psicológico y familiar. Aunque no está catalogada como un trastorno psiquiátrico, está muy relacionada con los trastornos alimentarios y el ejercicio compulsivo.

El perfeccionismo, principal detonante

La investigación utilizó técnicas de inteligencia artificial para analizar 27 variables distintas y construir un perfil de riesgo. De todas ellas, "el perfeccionismo es la variable principal", según Zandonai. Este rasgo suele estar asociado con "el impulso por delgadez o el impulso por muscularidad", conductas a menudo alimentadas por la presión social para alcanzar una determinada imagen corporal.

El perfeccionismo es la variable principal, pero está asociada también al impulso por delgadez o el impulso por muscularidad"

Thomas Zandonai

Investigador de la UMH

Los investigadores, no obstante, piden cautela con los resultados. El estudio es novedoso por su metodología, pero Zandonai subraya que "no podemos decir que toda la persona que tiene perfeccionismo puede tener dependencia del ejercicio". El objetivo no es generalizar, sino identificar perfiles de riesgo para poder actuar de forma preventiva.

Señales de alerta a tener en cuenta

Existen comportamientos que pueden servir como señal de alerta. Una de las más claras es la asociación del ejercicio con la necesidad de gastar energía, una conducta muy vinculada a los trastornos alimentarios. Otra señal inequívoca aparece cuando la persona "tiene lesiones y entrena igualmente", lo que demuestra la pérdida de control sobre su propia salud.

El estudio detectó una media del 6% de personas en riesgo dentro de la muestra analizada. Sin embargo, este porcentaje es mayor en los deportistas de élite y atletas profesionales. La razón, explica el investigador, es que su cerebro experimenta "algún tipo de adaptación que las personas normales que hacen ejercicio no tienen". Por otro lado, el análisis no encontró diferencias significativas de riesgo entre hombres y mujeres.

Prevención y el papel del entorno

La prevención es fundamental, y el entorno del deportista juega un papel clave. Zandonai destaca que "sería importante que los entrenadores o los familiares, cuando detectan algún tipo de comportamiento, pidan ayuda a profesionales como psicólogos o médicos". La detección temprana puede evitar que la relación con el deporte se convierta en un problema.

Sería importante que los entrenadores o los familiares, cuando detectan algún tipo de comportamiento, pidan ayuda a profesionales"

Thomas Zandonai

Investigador de la UMH

Finalmente, el investigador señala el peligro del entorno social actual, especialmente el de las redes sociales. Según Zandonai, los jóvenes "tienen que atender algunas expectativas que a veces el ejercicio le puede dar de forma más rápida para poder tener una imagen corporal nueva y aceptada", lo que supone un riesgo añadido.

Este contenido ha sido creado por el equipo editorial con la asistencia de herramientas de IA.

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