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Variables que influyen en el rendimiento
ejecutivo en población adulta mayor
sana de Ecuador
Variables influencing executive performance
in healthy older adult population of Ecuador
Abrahán Felipe Orellana-Moscoso
1
y Belén Estefanía
Saquisilí-González
2
1
Universidad de Cuenca. Av. 12 de Abril s/n y Av. Loja. Cuenca,
Ecuador.
2
Universidad Católica de Cuenca, Av. de las Américas, y Humboldt,
Cuenca, Ecuador.
Correspondencia:
abrahan.orellana@ucuenca.edu.ec
belene.saquisilig@ucuenca.edu.ec
Recepción: 17 de febrero de 2025 - Aceptación: 19 de mayo de 2025 –
Publicación: 22 de mayo de 2025.
RESUMEN
Se ha observado en múltiples investigaciones la
correlación entre el desempeño de las funciones ejecutivas y
diversas variables sociodemográficas como la edad, el sexo,
el nivel educativo, la reserva cognitiva, entre otras. No
obstante, en el contexto ecuatoriano existe una escasez de
estudios que analicen directamente la influencia de estas
variables en habilidades específicas como la resolución
conceptual de problemas, el uso del feedback, la capacidad
para modificar estrategias incorrectas, la flexibilidad
cognitiva, y la inhibición. En este contexto, el objetivo del
presente estudio fue identificar las variables que se relacionan
con el rendimiento ejecutivo de la población sana adulta en el
Ecuador, mediante un enfoque cuantitativo no experimental
de alcance correlacional. La muestra estuvo compuesta por
47 participantes sanos, seleccionados intencionalmente de
todas las provincias del país. Los resultados revelan que la
edad, el nivel educativo, y la reserva cognitiva están
relacionados con un mejor desempeño en tareas que requieren
habilidades ejecutivas. No se encontraron diferencias
estadísticamente significativas entre el rendimiento ejecutivo
y variables como el sexo, el consumo de alcohol, el consumo
de tabaco, el diagnóstico de una condición médica crónica o
el diagnóstico de COVID-19.
Palabras clave: funciones ejecutivas, rendimiento
cognitivo, adulto mayor, envejecimiento saludable.
ABSTRACT
Multiple studies have observed a correlation between
the performance of executive functions and various
sociodemographic variables such as age, sex, educational
level, and cognitive reserve, among others. However, in the
Ecuadorian context, there is a scarcity of studies that directly
analyze the influence of these variables on specific skills such
as conceptual problem-solving, feedback utilization, capacity
to modify incorrect strategies, cognitive flexibility, and
inhibition. This study aimed to identify the variables
associated with executive performance in healthy adults in
Ecuador, using a quantitative non-experimental correlational
approach. The sample consisted of 47 healthy participants,
intentionally selected from all provinces of the country. The
results reveal that age, educational level, and cognitive
reserve are related to better performance in tasks requiring
executive skills. No statistically significant differences were
found between executive performance and variables such as
sex, alcohol consumption, tobacco consumption, diagnosis of
a chronic medical condition, or diagnosis of COVID-19.
Keywords: executive functions, cognitive performance,
elderly adult, healthy aging.
INTRODUCCIÓN
Existen diversas teorías sobre los procesos implicados
en las Funciones Ejecutivas (FFEE, en lo sucesivo). La
mayoría las describen como un conjunto de procesos
cognitivos interrelacionados que son esenciales para alcanzar
objetivos, adaptar, regular, monitorizar y controlar el
procesamiento de la información y el comportamiento
(Greeff et al, 2017; Henri-Bhargava et al, 2018; Tirapu-
Ustárroz y Luna-Lario, 2011). Los componentes ejecutivos
principales de las FFEE incluyen: la memoria de trabajo, la
inhibición, la flexibilidad cognitiva, la planificación
(multitarea) y la toma de decisiones (Portellano y García,
2014; Verdejo-García y Bechara, 2010; Bausela, 2014).
Estas funciones tienen su base neuroanatómica en el
área prefrontal, y se conectan con diferentes zonas de la
corteza cerebral, por lo que una alteración en el desarrollo de
estas estructuras, o cualquier daño adquirido, implicaría un
funcionamiento ejecutivo deficiente (Portellano y García,
2014; Verdejo-García y Bechara, 2010; Bausela, 2014).
Se conoce que el desarrollo de las FFEE comienza a
partir del primer año de vida, se potencia en la infancia y va
disminuyendo su maduración en la adolescencia (Birtwistle
et al., 2025). Durante los dos a cinco años se produce un
desarrollo gradual, organizado y jerárquico en procesos
inhibitorios, memoria de trabajo, autorregulación y
flexibilidad cognitiva (Tirapu-Ustárroz y Luna-Lario, 2011;
Ferguson et al, 2021). A partir de los doce años, se evidencian
desarrollos significativos en la fluidez verbal, planificación y
abstracción. La maduración total de las FFEE se alcanza en la
adultez joven; sin embargo, el momento en que cada
habilidad cognitiva comienza a disminuir varía
considerablemente (Ferguson et al, 2021). Las fases
evolutivas de las FFEE guardan relación con la maduración,
configuración, y poda de las redes neuronales (Ferguson et al,
2021); esto refuerza la validez del enfoque neuropsicológico
sobre la relación de identidad entre la esfera mental y cerebral
(Bunge, 1982).
En la adultez mayor, las FFEE sufren una disminución
significativa en los procesos de memoria de trabajo,
inhibición, planificación, y flexibilidad cognitiva. Este
fenómeno se asocia a cambios en los lóbulos frontales y una
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reducción del volumen de la corteza relacionada con la edad
(Ferguson et al, 2021).
Por otra parte, estas funciones permiten ejecutar
acciones esenciales para la vida (Ramos-Galarza, 2018).
Algunas de las acciones corresponden al control de respuestas
automáticas o impulsivas, resistir las distracciones, ser
flexibles al tomar decisiones, y resolver problemas mediante
la planificación y secuenciación de tareas (Ramos-Galarza,
2018). La revisión sistemática realizada por Gray-Burrows et.
al. (2019) demuestra que el rendimiento de las FFEE es un
buen predictor de la salud en general y de una disminución de
conductas perjudiciales (Gray-Burrows et al, 2019).
Se ha identificado una conexión significativa entre el
desempeño en las FFEE y el rendimiento académico. Un
estudio encontró una sólida relación entre las FFEE y el
desempeño escolar en estudiantes universitarios, destacando
específicamente que las tareas relacionadas con el control de
la atención, la autorregulación, y la planificación pueden
actuar como predictores del rendimiento académico (Ramos-
Galarza, 2020).
Es importante señalar que las habilidades cognitivas y el
rendimiento académico se influyen mutuamente a lo largo del
proceso de desarrollo. Con el paso de los años, la relación
entre el rendimiento académico y las habilidades cognitivas
pertinentes, como la memoria de trabajo, el razonamiento y
las FFEE, se fortalece. Además, se ha observado que el
rendimiento académico y estas habilidades cognitivas pueden
predecirse mutuamente desde una perspectiva longitudinal.
Las intervenciones dirigidas a mejorar estas habilidades
cognitivas pueden tener un impacto positivo en el
rendimiento académico, y viceversa (Peng y Kievit, 2020).
Una de las variables asociadas a la mejora de las FFEE
es la educación, ya que ésta promueve el desarrollo de
habilidades complejas de autoaprendizaje, tales como
completar tareas, resolver problemas, inhibir
comportamientos impulsivos, y mejorar la cognición social
(Cámara et al, 2021). La educación es importante sobre todo
en las primeras etapas de la vida, ya que las FFEE se
incrementan desde la infancia hasta la adultez. También, se
ha establecido relación entre los déficits ejecutivos y el
fracaso escolar ( Wang y Ji, 2025). La educación en la
población adulta mayor tiene un efecto positivo en la
cognición en general y actúa como factor protector de la
neurodegeneración (Lövdén et al, 2020).
Por otra parte, la Reserva Cognitiva (RC, en lo sucesivo)
se ha asociado con un buen funcionamiento cognitivo en
general, incluyendo el de las FFEE (Oosterman et al, 2020).
La RC tiene un efecto protector al retrasar la manifestación
clínica de la degeneración neuronal (Oosterman et al, 2020).
Se ha observado una relación entre los factores que
conforman la consolidación de una RC con un mejor
rendimiento de las FFEE (Pettigrew y Soldan, 2019). Así
mismo, sujetos con mayor RC presentan mejor desempeño en
la ejecución de las tareas de la prueba Stroop, que mide
procesos de las FFEE (Oosterman et al, 2020).
Otras variables asociadas a un mejor funcionamiento
ejecutivo son: la actividad física y el deporte. Un metaanálisis
encontró que la inhibición, la memoria de trabajo, la
flexibilidad cognitiva, y la planificación mejoraron en
individuos que hicieron actividad física durante varias
semanas (Greeff et al, 2017). Además, otro estudio mostró
efectos positivos en el control inhibitorio y flexibilidad
cognitiva en niños y adolescentes con Trastorno por Déficit
de Atención con Hiperactividad (TDAH) que realizaban
actividad física dentro de los programas de intervención
(Liang et al, 2021). Se conoce que la actividad física aumenta
ciertos neurotransmisores que mejoran los procesos
cognitivos, especialmente las FFEE y la atención. El tipo de
actividad física que realizan los adultos mayores puede
mejorar sus capacidades cognitivas y funcionales (Çakaloğlu
et al., 2025). En general, es la cantidad total de horas
dedicadas a actividades como deporte, lectura y yoga, lo que
influye de forma positiva en el rendimiento de las FFEE
(Márquez et al, 2020).
El deporte está ligado a un estilo de vida saludable; por
consiguiente, es de esperar que actividades como una
alimentación sana, consumo moderado de alcohol y
actividades recreativas sean variables que reducen la
probabilidad del deterioro de las FFEE (Espinosa del Pozo et
al, 2018). Además, se ha estudiado la influencia de los
nutrientes en la función cognitiva, encontrando que tiene
efectos preventivos en la aparición de procesos
neurodegenerativos (Gutierrez, 2021).
Respecto de la relación entre las FFEE y los trastornos
psiquiátricos se conoce que la depresión y el estrés están
asociados a déficits ejecutivos. Las estrategias de
afrontamiento exitosas para enfrentar estas patologías
incluyen dominios como la inhibición, flexibilidad cognitiva,
planificación, secuenciación. Un funcionamiento ejecutivo
deficiente se relaciona con estilos de afrontamiento
desadaptativos (Nieto et al, 2019).
Por otro lado, se ha asociado el consumo de sustancias,
impulsividad, comportamiento sexual, y otras conductas de
riesgo con un alto grado de perseveraciones en el Wisconsin
Card Sorting Test (WCST). Estos datos sugieren que una
función ejecutiva deficiente aumenta la probabilidad de que
los adultos jóvenes sanos se involucren en actos de riesgo y
potencialmente peligrosos (Reynolds et al, 2019).
Ahora bien, son pocos los estudios que se han llevado a
cabo en el Ecuador respecto de las variables que influyen en
el rendimiento de las FFEE. La mayoría de las
investigaciones realizadas en el país se han ocupado en
evaluar la prevalencia de déficits cognitivos en general. La
información registrada hasta el momento indica una mayor
incidencia de trastornos neurodegenerativos en comparación
con poblaciones de países desarrollados (Estévez et al, 2015).
En concreto, en Quito se determinó una prevalencia de
la demencia del 18–22% a la edad de 65 años y de 54–60% al
llegar a los 80 (Espinosa del Pozo et al, 2018). En las islas
Galápagos se observó una cifra similar de prevalencia del
deterioro cognitivo, siendo el 30% de la población de la isla
(Espinosa del Pozo et al, 2020); estos resultados llaman la
atención al comparar con la prevalencia en países
desarrollados que es de un 14% o de un 8% en poblaciones
del Caribe (Espinosa del Pozo et al, 2012).
Dado que múltiples procesos ejecutivos, como la
memoria de trabajo, control atencional, inhibición de
respuesta, velocidad de procesamiento, etc., se ven afectados
en los fenómenos degenerativos (Jessen et al, 2020); cabe
resaltar la importancia de estudiar los procesos asociados al
mantenimiento y conservación de las FFEE en población
adulta ecuatoriana. Hasta el momento se conoce que la edad
avanzada, la educación, y el estado civil están asociados con
el rendimiento en tareas que implican algunos procesos de las
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FFEE (Jessen et al, 2020); sin embargo, se desconocen si esas
y otras variables están asociadas directamente con el
funcionamiento en la habilidad para la resolución conceptual
de problemas, el uso del feedback, la capacidad para
modificar estrategias incorrectas, la flexibilidad, y la
inhibición. En este contexto, el objetivo del presente estudio
fue identificar las variables que se relacionan con el
rendimiento ejecutivo de la población sana adulta en el
Ecuador.
METODOLOGÍA
Diseño:
El estudio tuvo un enfoque cuantitativo no experimental
de alcance correlacional, diseñado con el objetivo de
investigar las variables modificables que podrían estar
asociadas con la mejora de las FFEE en adultos del Ecuador
durante el periodo comprendido entre junio de 2022 y abril
de 2023.
Participantes:
La muestra consistió en 47 participantes sanos,
seleccionados de manera intencionada de todas las provincias
del país. Los participantes tenían edades comprendidas entre
65 y 84 años, incluyendo un total de 34 mujeres y 13 hombres.
La selección de la muestra se llevó a cabo considerando
criterios de nivel educativo, sexo y edad.
El reclutamiento de los participantes se realizó mediante
una primera aproximación a través de llamadas telefónicas,
en las cuales se les informó sobre el propósito, la naturaleza
y la duración del estudio. Posteriormente, se concertaron citas
individuales en las que se aplicó el protocolo de evaluación
correspondiente.
En cuanto al tratamiento ético de los datos, todos los
participantes fueron debidamente informados de que el
estudio tenía fines exclusivamente investigativos. Previo a su
inclusión, firmaron un consentimiento informado en el que se
explicaron claramente los objetivos del estudio, los
procedimientos a realizarse, los posibles riesgos y beneficios,
así como su derecho a participar de forma voluntaria y a
retirarse en cualquier momento sin consecuencias negativas.
Se garantizó la confidencialidad y el anonimato de los
datos personales mediante la codificación de la información,
de modo que los registros individuales no contuvieran
nombres u otros identificadores directos. Solo el equipo de
investigación tuvo acceso a la base de datos, la cual fue
almacenada en un sistema protegido con contraseña. Estas
medidas aseguraron que la información recabada no pudiera
ser utilizada por terceros ni vinculada a los participantes.
Criterios de inclusión: para poder participar, las
personas debían cumplir los siguientes criterios de inclusión:
(a) tener entre 18 y 95 años de edad, (b) haber nacido y vivir
actualmente en Ecuador, (c) hablar español como lengua
materna, (d) saber leer y escribir en el momento de la
evaluación, (e) puntuar ≥21 en el Montreal Cognitive
Assessment (MoCA), (i) no tener antecedentes de afecciones
neurológicas o psiquiátricas diagnosticadas, (j) no tener
antecedentes de abuso de alcohol u otras sustancias
psicotrópicas, (k) no tener antecedentes de enfermedades
sistémicas que afecten a la cognición (por ejemplo, diabetes
mellitus), (l) no utilizar regularmente analgésicos u otros
medicamentos que puedan afectar al funcionamiento
cognitivo, (m) no tener déficits graves de visión y/o audición.
Criterios de exclusión: obtener un puntaje igual o mayor
al punto de corte establecido en las pruebas Cuestionario
sobre la salud del Paciente (PHQ-9, punto de corte >=14),
Trastorno de Ansiedad Generalizada (GAD-7, punto de
corte>=10) y MoCA (punto de corte <=22).
Instrumentos:
- Test de Clasificación de Tarjetas de Wisconsin –
Modificado (M-WCST) (Nelson, 1976, Schretlen, 2019). El
test utilizado en este estudio es un instrumento diseñado para
evaluar las FFEE en adultos, abarcando un rango de edades
desde los 18 hasta los 90 años. Consiste en un total de 48
tarjetas de respuesta que contienen figuras geométricas con
variaciones en color y número, junto con 4 tarjetas modelo
que se utilizan para establecer reglas de clasificación
implícitas. Durante la evaluación, el participante debe
implementar diferentes estrategias para asociar las tarjetas de
respuesta de manera correcta, y el evaluador informa si la
asociación realizada es acertada o no. Cuando el participante
logra emparejar correctamente 6 cartas consecutivas, se
indica que la “regla ha cambiado” y se le solicita que
encuentre otra regla para continuar.
El test finaliza una vez que se completan 6 categorías o
cuando se agota el montón de cartas. A partir de las respuestas
obtenidas en el test, se calculan cuatro puntuaciones
importantes: el número de categorías completadas (CC), el
número de errores perseverativos (EP), el número total de
errores (TE) y el porcentaje de errores perseverativos (PP).
Estas puntuaciones son utilizadas para analizar el rendimiento
en las FFEE y brindan información sobre la capacidad del
participante para cambiar de estrategia y adaptarse a las reglas
cambiantes durante la realización de la tarea (Schretlen,
2019). En Latinoamérica Arango-Lasprilla et al (2015)
generaron datos normativos para Argentina, Bolivia, Chile,
Cuba, El Salvador, Guatemala, Honduras, Mexico, Paraguay,
Perú, and Puerto Rico; además, cuatro años más tarde,
Rodríguez-Lorenzana et al. (2020) publicaron un estudio de
datos normativos para la población adulta ecuatoriana.
- Cuestionario de Índice de Reserva Cognitiva (CRIq)
(Nucci et al, 2012): incluye una sección de datos
sociodemográficos que recopila información como la fecha y
lugar de nacimiento, género, lugar de residencia, nacionalidad
y estado civil de los participantes. Estos datos permiten tener
una descripción completa de la muestra y su contexto
sociodemográfico. Además, contiene 20 ítems agrupados en
tres secciones: CRI-Escuela, CRI-Trabajo y CRI-Tiempo
libre. El cuestionario fue diseñado para determinar el nivel de
estimulación intelectual que los participantes habían
experimentado a lo largo de su vida en diferentes áreas. Cada
ítem se evaluó en una escala de respuesta y se sumaron los
puntajes para obtener una medida global de RC. Es
importante destacar que el cuestionario utilizado en este
estudio ha demostrado tener una fiabilidad de 0.73, lo que
indica una consistencia interna aceptable en la medición de la
RC. Esta medida de fiabilidad proporciona confianza en la
capacidad del cuestionario para obtener una estimación
aproximada de la RC de cada individuo.
- Ficha sociodemográfica: este cuestionario ad-hoc fue
diseñado específicamente para obtener una comprensión
completa del estado de salud y el historial clínico de cada
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participante, permitiendo un análisis de las variables que
podrían estar relacionadas con las FFEE y la RC. Durante una
entrevista individual, se obtuvieron datos demográficos como
la fecha de nacimiento, la edad, los años de escolaridad, la
ocupación y los ingresos mensuales de cada participante.
Además, se recopiló información detallada sobre el historial
clínico de los participantes, incluyendo antecedentes
médicos, enfermedades crónicas, condiciones preexistentes y
cualquier otro factor relevante para la salud. También se
investigó si los participantes habían sido diagnosticados con
COVID-19 y si habían sido vacunados contra la enfermedad.
Se recabaron datos sobre la existencia de trastornos
psicológicos, como ansiedad o depresión, así como
información sobre el uso o abuso de sustancias ilícitas, como
drogas recreativas. Además, se indagó sobre cualquier
tratamiento farmacológico que estuvieran recibiendo los
participantes, incluyendo medicamentos recetados y su
cumplimiento.
- Cuestionario sobre la salud del Paciente (PHQ-9): se
trata de un cuestionario de auto-reporte que tiene como
objetivo identificar la intensidad de los síntomas depresivos
en adultos. Una puntuación entre 5 y 9 indican depresión leve;
de 10 a 14, moderada; de 15 a 19, moderadamente severa y
de 20 a 27, severa. Las características psicométricas del
instrumento destacan una fiabilidad test-retest de 0,84 y una
consistencia interna de 0,89 (Kroenke et al, 2001). En la
presente investigación se utilizó la versión en español del
instrumento, que tiene propiedades psicométricas similares a
la original (α de Cronbach = .89) (Saldivia et al, 2019).
- Trastorno de Ansiedad Generalizada (GAD-7): se trata
de un instrumento destinado a evaluar la presencia e
intensidad del trastorno de ansiedad generalizada en adultos.
Un puntaje de 5 a 9 sugiere la presencia de ansiedad leve; de
10 a 14, ansiedad moderada y de 15 a 21 ansiedad severa. En
cuanto a la consistencia interna del test se tiene un α de
Cronbach = .92 y buena confiabilidad test-retest (correlación
intraclase = .83). La versión española aplicada en el estudio
posee excelentes propiedades psicométricas (α de Cronbach
= .93, correlación test-retest = 0.92) (Paz et al, 2020).
Procedimiento:
El estudio se llevó a cabo como parte de una
investigación más amplia que tenía como objetivo generar
datos normativos de pruebas neuropsicológicas en la
población adulta ecuatoriana. Antes de comenzar el estudio,
se obtuvo la aprobación del comité de ética de la Universidad
de las Américas lo que garantizó el cumplimiento de los
principios bioéticos de respeto, beneficencia, no maleficencia
y justicia. Los participantes fueron reclutados de forma
voluntaria en la comunidad a través de diversas fuentes, como
llamadas telefónicas, centros educativos y centros de atención
al adulto mayor. A todas las personas que manifestaron
interés en participar se les proporcionó información clara y
detallada sobre los objetivos, procedimientos, duración y
alcances del estudio. Un miembro del equipo de investigación
estuvo disponible para responder preguntas y resolver
cualquier duda que pudieran tener los potenciales
participantes. Una vez que los participantes manifestaron su
voluntad de participar en el estudio, se les solicitó que
firmaran un formulario de consentimiento informado, donde
se les explicaron los detalles del estudio, los posibles riesgos
y beneficios, así como su derecho a retirarse en cualquier
momento sin consecuencias negativas. Después de obtener el
consentimiento informado, se recopilaron los datos
sociodemográficos de los participantes, como edad, género,
nivel educativo, ocupación, entre otros.
En cumplimiento con la Ley Orgánica de Protección de
Datos Personales vigente en Ecuador, se garantizó el
tratamiento ético y confidencial de la información. Los datos
fueron anonimizados mediante un sistema de codificación,
evitando el uso de nombres u otros identificadores personales.
Solo el equipo investigador tuvo acceso a los registros, los
cuales fueron almacenados en bases de datos seguras y
protegidas mediante contraseñas, con el fin de evitar accesos
no autorizados y asegurar que la información no pudiera ser
vinculada con los participantes.
Para verificar los criterios de inclusión y exclusión del
estudio, se administraron cuestionarios como el PHQ-9, el
GAD-7 y el MoCA. Estas herramientas permitieron evaluar
la presencia de síntomas de depresión, ansiedad y el nivel
cognitivo de los participantes.
A aquellos participantes que cumplían con los criterios
de inclusión se les aplicó una batería completa de pruebas
neuropsicológicas, que incluían el M-WCST y el CRIq. Estas
pruebas evaluaron el funcionamiento ejecutivo y la RC
respectivamente.
Análisis de datos:
Una vez finalizada la fase de evaluación, se procedió al
procesamiento de los datos recopilados. Los datos fueron
ingresados en una hoja de cálculo de Excel, donde se
realizaron tareas de organización, limpieza y preparación de
las variables para su posterior análisis. Para llevar a cabo el
análisis estadístico descriptivo de las variables
sociodemográficas y realizar el análisis correlacional, se
utilizó el software estadístico RStudio. El coeficiente de
correlación de Pearson se empleó como medida para evaluar
la relación entre las variables estudiadas, como la edad,
escolaridad, ingresos mensuales, RC, categorías correctas,
errores perseverativos, errores no perseverativos y el total de
errores (Hernández et al, 2018).
En el caso de las variables nominales, donde no se
cumplen los supuestos de normalidad o de igualdad de
varianzas, se decidió utilizar la prueba estadística no
paramétrica de Kruskal-Wallis. Esta prueba es equivalente al
análisis de varianza (ANOVA) paramétrico y tiene como
objetivo determinar si existen diferencias significativas entre
los grupos en cuanto a estas variables (Ramírez-Ríos y
Polack-Peña, 2020).
RESULTADOS
Se llevó a cabo un estudio de correlación para examinar la
relación entre la edad, nivel educativo, RC e ingresos
mensuales, y los resultados obtenidos en el Test de
Wisconsin, con el objetivo de identificar qué variables están
asociadas al rendimiento en las FFEE. Además, se realizó una
comparación de las medias entre las variables de sexo,
situación laboral, consumo de alcohol y tabaco, enfermedades
crónicas y diagnóstico de COVID, con respecto al
rendimiento en el Test de Wisconsin, utilizando la prueba
Kruskal-Wallis (ver Tabla 1).
ISSN 2806-5638
South American Research Journal, 4(2), 57-65
https://www.sa-rj.net/index.php/sarj/article/view/63
https://doi.org/10.5281/zenodo.15490709 61
Tabla 1
Media y desviación típica para los resultados del M-WCST
Fuente: (Elaboración propia, 2025).
Con respecto a los resultados obtenidos en la
administración del Test de Wisconsin, es importante destacar
que se observaron errores no perseverativos con una
frecuencia promedio de 10,2 ocasiones (ver Tabla 2).
La relación entre las categorías correctas y la edad es
negativa y moderada, con un coeficiente de -0,314. Esto
implica que a medida que la edad aumenta, se observa una
disminución en la capacidad para realizar tareas que requieren
habilidades ejecutivas.
Por otro lado, se encontró una correlación positiva y
moderada entre la RC y el nivel educativo, con un coeficiente
de 0,385. Esto sugiere que a medida que aumenta el nivel
educativo, también aumenta la RC.
Asimismo, se observó una correlación positiva y
moderada entre la RC y las categorías correctas, con un
coeficiente de 0,296, sugiriendo la asociación entre un mayor
nivel de RC y un mejor rendimiento en el Test de Wisconsin.
Tabla 2
Matriz de correlación de las variables de estudio
Fuente: (Elaboración propia, 2025). * p<0,05; ** p<0,01; *** p<0,001.
Además, se encontró una correlación negativa y
moderada entre la RC y los errores perseverativos, con un
coeficiente de -0,338. Esto indica que a medida que la RC
aumenta, disminuye la tendencia a cometer errores
perseverativos.
En relación con la escolaridad, se encontró una
correlación negativa y moderada con los errores
perseverativos, con un coeficiente de -0,351. Así también, se
observó una correlación positiva y fuerte entre los ingresos
mensuales y la RC, con un coeficiente de 0,431 (ver Tabla 3).
Los valores p obtenidos no sugieren diferencias
estadísticamente significativas entre las categorías del Test de
Wisconsin y el sexo de los participantes en ninguna de las
variables analizadas. En cuanto a las categorías completas, el
promedio de puntuación en mujeres fue de 3,39 y en hombres
fue de 3,46, lo que sugiere que no hay una diferencia
significativa en el rendimiento entre ambos sexos en esta
variable.
Tabla 3
Prueba de Kruskal Wallis por sexo
Resultados
P valor
Muestra total
(N=46)
M
(N=33)
H
(N=13)
Categorías completas
0,9015
3,39
3,46
Errores perseverativos
0,1867
13,12
8,23
Errores no perseverativos
0,6077
9,88
11
Total de errores
0,4321
22,32
19,23
Fuente: (Elaboración propia, 2025).
Con relación a los errores perseverativos, los hombres
cometieron menos errores de este tipo que las mujeres, con
una media de 8,23 frente a 13,12. Por otro lado, en los errores
no perseverativos, las mujeres presentaron un promedio de
9,88 y los hombres un promedio de 11, lo que indica que no
hay una diferencia significativa entre ambos sexos en esta
variable.
Finalmente, en el total de errores, se observa que los
hombres presentaron un promedio de 19,23 y las mujeres un
promedio de 22,32. Las mujeres cometieron más errores en
general que los hombres. Por lo tanto, se pueden observar
diferencias en el rendimiento en algunas variables entre
mujeres y hombres en el Test de Wisconsin (ver Tabla 4). Sin
embargo, cabe destacar que estas diferencias no son
estadísticamente significativas.
Del mismo modo, no se encontraron diferencias
estadísticamente significativas entre las categorías del Test de
Wisconsin y la situación laboral de los participantes en
ninguna de las variables analizadas. Para los participantes con
empleo, se observó un promedio de 3,5 en las categorías
completas, un promedio de 9,25 en los errores perseverativos,
un promedio de 9,25 en los errores no perseverativos y un
promedio de 18,5 en el total de errores.
Por otro lado, los participantes desempleados
presentaron un promedio de 3 en las categorías completas, un
promedio de 13,11 en los errores perseverativos, un promedio
de 10,44 en los errores no perseverativos y un promedio de
23,56 en el total de errores.
Los participantes que se dedican a los quehaceres
domésticos mostraron un promedio de 3,75 en las categorías
completas, un promedio de 11 en los errores perseverativos,
un promedio de 9,36 en los errores no perseverativos y un
promedio de 18,67 en el total de errores.
Resultados
Muestra total
(N=46)
M
(DT)
Categorías completas
3,41
(1,869)
Errores perseverativos
11,74
(9,968)
Errores no perseverativos
10,20
(5,879)
Total de errores
21,47
(11,630)
Variables
1. Edad
2. Escolarida
d
3. Ingresos
mensuales
4. Total
reserva
cognitiva
5. Categorías
correctas
6. Errores
perseverativo
s
7. Errores no
perseverativos
8. Total
errores
1. Edad
1
2. Escolaridad
-,148
1
3. Ingresos
mensuales
-,343*
,428**
1
4. Total reserva
cognitiva
-,280
,385**
,431**
1
5. Categorías
correctas
-,314*
,296*
,187
,418**
1
6. Errores
perseverativos
,281
-,351*
-,196
-,338*
-,719**
1
7. Errores no
perseverativos
,069
-,029
-,017
-,107
-,477**
-,052
1
8. Total errores
,271
-,287
-,161
-,306*
-,882**
,855**
,474**
1
ISSN 2806-5638
South American Research Journal, 4(2), 57-65
https://www.sa-rj.net/index.php/sarj/article/view/63
https://doi.org/10.5281/zenodo.15490709 62
Tabla 4
Prueba de Kruskal Wallis por situación laboral
Resultados
Valor p
Muestra total
(N=46)
Empl
eado
(N=4)
Desemp
leado
(N=9)
Quehacer
es
doméstic
os
(N=11)
Jubilad
o
(N=18
)
Otro
(N=4
)
M
Categorías
completas
0,552
3,5
3
3,75
3,11
4,75
Errores
perseverativos
0,113
9,25
13,11
11
14,11
2,5
Errores no
perseverativos
0,9436
9,25
10,44
9,36
10,72
10,5
Total de
errores
0,217
18,5
23,56
18,67
24,83
13
Fuente: (Elaboración propia, 2025).
Los participantes jubilados reportaron un promedio de
3,11 en las categorías completas, un promedio de 14,11 en los
errores perseverativos, un promedio de 10,72 en los errores
no perseverativos y un promedio de 24,83 en el total de
errores.
Finalmente, los participantes en otras situaciones
laborales alcanzaron un puntaje promedio de 4,75 en las
categorías completas, un promedio de 2,5 en los errores
perseverativos, un promedio de 10,5 en los errores no
perseverativos y un promedio de 13 en el total de errores (ver
Tabla 5).
Tabla 5
Prueba de Kruskal Wallis por consumo semanal de alcohol
Resultados
Valor P
Muestra total
(N=46)
Nunca
(N=23)
Casi
nunca
(N=19)
Una o dos
veces por
semana
(N=4)
M
Categorías
completas
0,1338
2,91
4,05
3,25
Errores
perseverativos
0,01457
15,65
6,79
12,75
Errores no
perseverativos
0,9189
10,04
10,26
10,75
Total de errores
0,08139
24,62
17,05
23,5
Fuente: (Elaboración propia, 2025).
En cuanto al consumo de alcohol, no se encontraron
diferencias significativas entre los grupos en términos de las
variables analizadas. Las medias de cada categoría para las
variables fueron las siguientes:
• Para la categoría "nunca", la media fue de 2,91 en
categorías completas, 15,65 en errores perseverativos, 10,04
en errores no perseverativos y 24,62 en el total de errores.
• Para la categoría "casi nunca", la media fue de 4,05
en categorías completas, 6,79 en errores perseverativos, 10,26
en errores no perseverativos y 17,05 en el total de errores.
• Para la categoría "una o dos veces por semana", la
media fue de 3,25 en categorías completas, 12,75 en errores
perseverativos, 10,75 en errores no perseverativos y 23,5 en
el total de errores.
Estos resultados sugieren que el consumo de alcohol no
tiene un efecto significativo en el desempeño en el Test de
Wisconsin (ver tabla 6).
Tabla 6
Prueba de Kruskal Wallis por consumo de tabaco
Resultados
Valor p
Muestra total
(N=46)
Si
(N=3)
No
(N=42)
Solo en
eventos
sociales
(N=1)
M
Categorías
completas
0,3539
3
3,38
6
Errores
perseverativos
0,6639
12
11,9
4
Errores no
perseverativos
0,4769
11,33
10,26
4
Total de errores
0,5398
23,33
21,65
8
Fuente: (Elaboración propia, 2025).
En lo que respecta a la variable del consumo de tabaco,
los resultados indicaron que no se encontraron diferencias
significativas en ninguna de las variables entre los
participantes que consumían tabaco y aquellos que no lo
hacían (p>0.05). Las medias de las variables para el grupo de
consumidores de tabaco fueron las siguientes: 3 para
categorías completas, 12 para errores perseverativos, 11.33
para errores no perseverativos y 23.33 para el total de errores.
Por otro lado, los no consumidores de tabaco obtuvieron las
siguientes medias: 3.38 para categorías completas, 11.9 para
errores perseverativos, 10.26 para errores no perseverativos y
21.65 para el total de errores. Finalmente, aquellos que
consumen tabaco solo en eventos sociales registraron los
siguientes resultados: categorías completas 6, errores
perseverativos 4, errores no perseverativos 4, y total de
errores 8 (ver Tabla 7). En resumen, estos resultados sugieren
que el consumo de tabaco no tiene un impacto significativo
en el rendimiento en el Test de Wisconsin.
Tabla 7
Prueba de Kruskal Wallis por diagnóstico de condición médica
crónica
Resultados
Valor P
Muestra total
(N=46)
Si
(N=27)
No
(N=19)
M
Categorías completas
0,4079
3,58
3,11
Errores perseverativos
0,7646
11,12
12,89
Errores no perseverativos
0,9541
9,85
10,63
Total de errores
0,2889
20,19
23,53
Fuente: (Elaboración propia, 2025).
No se encontraron diferencias significativas en ninguna
de las variables entre los participantes con y sin diagnóstico
de condición médica crónica. Las medias de las variables para
el grupo con el diagnóstico fueron: 3.58 para categorías
completas, 11.12 para errores perseverativos, 9.85 para
errores no perseverativos y 20.19 para el total de errores. En
comparación, los participantes sin condición médica crónica
obtuvieron las siguientes medias: 3.11 para categorías
completas, 12.89 para errores perseverativos, 10.63 para
errores no perseverativos y 23.53 para el total de errores (ver
Tabla 8). La existencia de una condición médica duradera no
aparenta tener un efecto importante en el rendimiento en el
Test de Wisconsin.
ISSN 2806-5638
South American Research Journal, 4(2), 57-65
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https://doi.org/10.5281/zenodo.15490709 63
Tabla 8
Prueba de Kruskal Wallis por diagnóstico de COVID
Resultados
Valor P
Muestra total
(N=46)
Si
(N=18)
No
(N=28)
M
Categorías completas
0,8031
3,47
3,32
Errores perseverativos
0,5574
11,59
12,04
Errores no perseverativos
0,2807
11,29
9,5
Total de errores
0,4591
22,88
20,79
Fuente: (Elaboración propia, 2025).
En cuanto al diagnóstico de COVID, las medias de las
variables para el grupo con diagnóstico fueron: 3.47 en
categorías completas, 11.59 en errores perseverativos, 11.29
en errores no perseverativos y 22.88 en el total de errores.
En comparación, los participantes sin diagnóstico de
COVID obtuvieron las siguientes medias: 3.32 en categorías
completas, 12.04 en errores perseverativos, 9.5 en errores no
perseverativos y 20.79 en el total de errores. Por lo tanto, no
se observa una relación significativa entre el diagnóstico de
COVID y el rendimiento en el Test de Wisconsin. La
presencia o ausencia de un diagnóstico de COVID no parece
tener un impacto significativo en el desempeño en el test.
DISCUSIÓN
La edad, la escolaridad, y la RC están relacionadas con
un mejor desempeño en tareas que requieren habilidades
ejecutivas, de acuerdo con los resultados de esta
investigación. En primer lugar, se encontró una relación
negativa moderada entre el rendimiento en el Test de
Wisconsin y la edad, siendo correspondiente con el
conocimiento de que las habilidades ejecutivas tienden a
deteriorarse con el envejecimiento normal (Jongsiriyanyong
y Limpawattana, 2018; Donizzetti, 2019). Estos hallazgos
refuerzan la noción de que incluso en adultos mayores sanos,
ciertas capacidades cognitivas como la atención dividida o la
velocidad de procesamiento pueden disminuir.
En segundo lugar, se destaca el papel de la educación
como un factor protector, en tanto se halló una relación
negativa moderada entre la escolaridad y los errores
perseverativos. Este resultado se alinea con investigaciones
previas que vinculan un mayor nivel educativo con una mejor
capacidad para resolver problemas, autorregularse y
mantener la flexibilidad cognitiva (Lemire et al, 2024; Peng
y Kievit, 2020). Se refuerza así la necesidad de políticas
educativas orientadas al envejecimiento activo.
En tercer lugar, se evidenció una correlación positiva
entre la RC y el rendimiento ejecutivo, y una correlación
negativa con los errores perseverativos. Estos hallazgos
respaldan el papel de la RC como factor compensador del
deterioro neuronal, posiblemente al incrementar la eficiencia
en el uso de redes cognitivas preexistentes o facilitar la
creación de estrategias alternativas (Pettigrew y Soldan,
2019; Lövdén et al, 2020).
Respecto a las otras variables exploradas —sexo,
consumo de alcohol y tabaco, diagnóstico de enfermedades
crónicas y diagnóstico de COVID-19— no se hallaron
diferencias estadísticamente significativas, aunque la
literatura internacional ha sugerido posibles asociaciones con
el deterioro de las funciones ejecutivas. La ausencia de
efectos en estas variables podría deberse al tamaño reducido
de la muestra o a otras condiciones contextuales no
controladas. En particular, el efecto del alcohol y las
enfermedades crónicas sobre las funciones ejecutivas ha sido
ampliamente documentado en otros estudios (Maharjan et al.,
2022; Kim et al., 2019), lo que invita a seguir explorando
estos factores en estudios con mayor poder estadístico.
Una de las principales limitaciones de este estudio fue el
tamaño reducido de la muestra, lo cual restringe la
generalización de los hallazgos y disminuye el poder
estadístico de los análisis, incrementando el riesgo de errores
tipo II. Además, algunas subcategorías, como las del
consumo de sustancias o la situación laboral, quedaron con
frecuencias muy bajas, lo cual impide obtener conclusiones
robustas sobre estas variables. A pesar de estas limitaciones,
se utilizaron instrumentos validados, con criterios de
inclusión rigurosos, y se cubrió una diversidad geográfica del
país, lo que otorga valor exploratorio a los resultados
presentados.
CONCLUSIÓN
Los hallazgos de este estudio permiten concluir que
tanto la edad como el nivel educativo y la reserva cognitiva
son variables clave en el rendimiento ejecutivo de personas
adultas mayores sanas en el Ecuador. La relación negativa
entre la edad y el desempeño en tareas ejecutivas confirma el
impacto del envejecimiento natural sobre procesos como la
flexibilidad cognitiva y el control inhibitorio. Por su parte, el
nivel educativo y la reserva cognitiva actúan como factores
protectores, mejorando el desempeño y reduciendo los errores
en tareas complejas.
Estos resultados refuerzan la importancia de promover
estilos de vida intelectualmente activos a lo largo del ciclo
vital, así como el acceso a educación continua como medida
preventiva frente al deterioro cognitivo. También sugieren
que la evaluación de la reserva cognitiva puede ser útil como
herramienta de detección precoz y orientación para
intervenciones no farmacológicas en el contexto del
envejecimiento.
A nivel práctico, el estudio aporta evidencia relevante
para el diseño de políticas públicas de envejecimiento
saludable en el contexto ecuatoriano, así como para futuras
investigaciones que deseen explorar intervenciones que
estimulen la reserva cognitiva y fortalezcan las funciones
ejecutivas en etapas tardías de la vida.
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Declaración de uso de IA: Los autores declaran haber hecho uso de
inteligencia artificial generativa como herramienta auxiliar para la
organización del contenido y mejorar la coherencia estructural. El
uso de esta tecnología fue complementario, y no tuvo implicación
con el juicio crítico ni con la interpretación de los resultados