Factores que modulan la relación entre redes sociales y bienestar en adolescentes según datos recientes

Durante 2019, tras examinar tres importantes repertorios de datos sociales que abarcaban a 355.358 jóvenes, se determinó que el vínculo entre el bienestar y el empleo de tecnologías digitales resulta adverso aunque reducido, explicando a lo sumo el 0,4 % de la fluctuación en el bienestar, un impacto tan ínfimo que no amerita modificar normativas. En 2022, un grupo de investigadores distinto replicó el procedimiento sobre idénticos registros, logrando replicar los descubrimientos iniciales bajo los parámetros previos, para posteriormente incorporar cuatro limitaciones metodológicas diversas. El desenlace fue claro: en el sector femenino surgió una correlación firme y notable entre la salud mental y la interacción en plataformas digitales, registrando coeficientes beta moderados de −0,11 a −0,24, conexiones bastante más intensas que las reflejadas por esos mismos datos respecto a la salud mental y la ingesta desmedida de alcohol, la violencia sexual, el sobrepeso o los estupefacientes pesados. No se trata de un par de investigaciones con información diferente: hablamos de dos agrupaciones analizando la misma base mediante criterios metodológicos divergentes. Por su parte, la revisión más actualizada aporta un nuevo argumento: la disparidad en los resultados podría obedecer a una capacidad estadística reducida más que a la inexistencia de impactos reales.

Resumen en 30 segundos: las nueve cifras que importan

Resulta fundamental observar si cada hilera aborda un «uso general» o un «uso problemático», además de comprobar si contempla conjuntamente a varones y mujeres o si los diferencia. Ambas diferencias alteran por completo el desenlace.

Lo que vas a encontrar aquí

• Las dos cifras que salen de los mismos datos y qué las separa.

• Las cuatro decisiones analíticas que explican la diferencia.

• Por qué «uso general» y «uso problemático» no dan el mismo resultado.

• La explicación de potencia estadística que reordena el debate.

• Qué pasa cuando se mira a cada adolescente por separado.

El análisis original y su cifra

El trabajo que marcó el punto de partida lo firman Amy Orben y Andrew Przybylski, de la Universidad de Oxford, publicado en Nature Human Behaviour en 2019. Su aportación fue tanto metodológica como sustantiva.

El problema que identifican: la evidencia empírica que respalda la tesis de que el empleo frecuente de dispositivos digitales por parte de los jóvenes perjudica su salud mental se fundamenta mayoritariamente en examinaciones secundarias de amplias bases de datos sociales; si bien tales registros constituyen una herramienta de gran valor para estudios de alta potencia, sus múltiples variables y observaciones suelen examinarse con una maleabilidad analítica capaz de elevar efectos reducidos a la categoría de estadísticamente significativos, propiciando así posibles falsos positivos y conclusiones contradictorias.

Su respuesta consistió en emplear el análisis de curva de especificación, una técnica que ejecuta todas las combinaciones lógicas de decisiones analíticas y presenta la gama entera de resultados en vez de limitarse a una sola estimación. Dicho enfoque fue aplicado por ellos en tres grandes conjuntos de datos sociales con un total de 355.358 participantes.

Su resultado: la asociación que encontramos entre el uso de tecnología digital y el bienestar adolescente es negativa pero pequeña, y explica como máximo el 0,4 % de la variación en bienestar; tener en cuenta el contexto más amplio de los datos sugiere que estos efectos son demasiado pequeños para justificar un cambio de políticas.

El mismo equipo publicó ese año en PNAS un análisis complementario con datos de panel representativos, para separar las relaciones entre personas de las relaciones dentro de la misma persona a lo largo del tiempo. Su conclusión: el uso de redes sociales no es, en sí mismo, un predictor fuerte de la satisfacción vital en la población adolescente; en cambio, los efectos de las redes sociales son matizados, pequeños en el mejor de los casos, recíprocos en el tiempo, específicos de sexo y dependientes de los métodos analíticos.

Esa última cláusula —«dependientes de los métodos analíticos»— es exactamente lo que el reanálisis posterior puso a prueba.

Y la revisión narrativa que el mismo autor publicó en Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology en 2020, repasando más de ochenta revisiones sistemáticas y metaanálisis, deja el diagnóstico del campo: al examinar las revisiones se hace evidente que el campo de investigación está dominado por trabajo transversal que en general es de un estándar de calidad bajo; aunque la investigación ha subrayado la importancia de diferenciar entre distintos tipos de uso de tecnología digital, muchos estudios no consideran esos matices necesarios. Y su estimación: dejando aparte esas limitaciones, la asociación entre el uso de tecnología digital, o de redes sociales en particular, y el bienestar psicológico es —de media— negativa pero muy pequeña.

El reanálisis con los mismos datos

El estudio que reavivó la discusión lleva la firma de Jean Twenge, Jonathan Haidt y sus colaboradores de la San Diego State University y la New York University, y vio la luz en las páginas de Acta Psychologica en 2022.

Su punto de partida reconoce el valor del original y resume su conclusión: un importante trabajo de 2019 aplicó una técnica analítica novedosa llamada análisis de curva de especificación a datos de tres grandes muestras comunitarias para investigar la asociación entre el uso de tecnología por adolescentes y la salud mental y el bienestar; el trabajo concluyó que existe una asociación pero que es minúscula, con betas medianas entre −0,01 y −0,04. Se informó de que esa asociación era menor que los vínculos entre salud mental y diversas variables inocuas de los conjuntos de datos, como comer patatas, y por tanto que carecía de significación práctica.

Su método: el presente trabajo volvió a ejecutar el análisis de curva de especificación sobre los mismos conjuntos de datos aplicando restricciones analíticas alternativas al espacio de especificación del modelo. Y la verificación previa que da credibilidad a lo demás: fuimos capaces de reproducir los resultados originales con las configuraciones originales.

Sus resultados con las restricciones revisadas: se detectaron diversas correlaciones sustancialmente superiores a las comunicadas con anterioridad; concretamente, en el sector femenino se observa un vínculo sólido y permanente entre el bienestar psicológico y la interacción en plataformas digitales, registrando coeficientes beta moderados que van desde −0,11 hasta −0,24.

Y su argumento de significación práctica: esas asociaciones fueron más fuertes que los vínculos entre salud mental y consumo intensivo de alcohol, agresión sexual, obesidad y uso de drogas duras, lo que sugiere que pueden tener una significación práctica sustancial, dado que muchos países están experimentando tasas crecientes de depresión, ansiedad y suicidio entre adolescentes y adultos jóvenes.

Las cuatro decisiones que separan los dos resultados

Lo valioso del reanálisis reside en que detalla con precisión las modificaciones efectuadas, permitiendo así que cualquier persona evalúe si tales decisiones resultan acertadas.

Cada una de las cuatro opciones cuenta con una justificación sólida, lo que transforma esta discrepancia en un debate de índole científica y no en una simple disputa retórica.

Agrupar la televisión con las redes sociales diluye el efecto si las dos actividades no se parecen. El propio autor del análisis original escribe en su revisión de 2020 que la investigación ha subrayado la importancia de diferenciar entre tipos de uso de tecnología digital y que muchos estudios no lo hacen.

Agrupar a chicos y chicas arroja dos consecuencias diferentes cuando estas se manifiestan. Y la investigación longitudinal del grupo inicial determina que el impacto de las plataformas digitales posee un carácter «específico de género».

Intercalar mediadores entre los controles disminuye el impacto global. Cuando el empleo de plataformas digitales perjudica el bienestar mediante el descanso, regular el sueño disipa una porción de la influencia analizada.

Permitir que una escala con muchas subescalas domine sesga la curva hacia esa escala concreta.

Ninguna de las dos configuraciones es objetivamente la correcta. Lo que el episodio demuestra es la tesis del trabajo original llevada a su conclusión: con esta clase de datos, la flexibilidad analítica puede mover la estimación en un orden de magnitud, y el análisis de curva de especificación no elimina ese problema porque requiere decidir qué especificaciones entran en la curva.

Lo que dicen las revisiones paraguas

Si dos equipos alcanzan conclusiones diferentes a partir de la misma información, el siguiente interrogante apunta a lo que señala el corpus de la literatura científica. En este punto, la contestación indica que dicho conjunto también se encuentra fragmentado, un aspecto que un par de revisiones globales detalla minuciosamente.

La primera la firman Patti Valkenburg, Adrian Meier e Ine Beyens de la Universidad de Ámsterdam y la Universidad de Erlangen-Núremberg, difundida en Current Opinion in Psychology a lo largo de 2021, tras examinar 25 revisiones emitidas entre 2019 y mediados de 2021: siete metaanálisis, nueve revisiones sistemáticas y nueve de carácter narrativo.

Su resultado es un retrato del desacuerdo: los resultados mostraron que la mayoría de las revisiones interpretaron las asociaciones entre uso de redes sociales y salud mental como «débiles» o «inconsistentes», mientras que unas pocas calificaron las mismas asociaciones como «sustanciales» y «perjudiciales».

Y su contribución: resumimos las lagunas identificadas en las revisiones, ofrecemos una explicación de sus interpretaciones divergentes y sugerimos varias vías para la investigación futura.

La segunda, de fecha más reciente y mayor alcance, corre a cargo de Kim Tølbøll, investigador de la Universidad de Aarhus, y vio la luz en Child and Adolescent Mental Health en 2026; esta investigación abarca 72 revisiones que cumplieron los criterios —20 metaanálisis, 25 revisiones sistemáticas, 16 narrativas y 11 de alcance— publicadas entre 2021 y 2025, además de incorporar análisis de potencia a escala de estudio fundamentados en las magnitudes de efecto reportadas en 17 metaanálisis que aportaron un total de 1.070 estimaciones procedentes de 452 trabajos empíricos.

Su resultado principal establece la distinción que ordena todo el campo: a lo largo de las revisiones, el uso general de redes sociales mostró asociaciones débiles e inconsistentes tanto con el bienestar como con el malestar, mientras que el uso problemático de redes sociales se vinculó de forma consistente al malestar.

La explicación de potencia estadística

El mismo trabajo aporta la pieza que reordena el debate, y es la razón por la que merece la pena leerlo entero.

Su análisis de potencia: los estudios que examinaban malestar y uso problemático de redes sociales demostraron asociaciones negativas consistentes y potencia estadística alta, con todos los metaanálisis alcanzando una potencia mediana a nivel de estudio superior al 99 %. En cambio, solo 4 de los 15 metaanálisis que usaban uso general de redes sociales alcanzaron una potencia mediana a nivel de estudio superior al 80 %. Y en los desenlaces de bienestar, solo 4 metaanálisis alcanzaron una potencia mediana superior al 80 %.

Su conclusión: los resultados diversos presentes en la literatura científica podrían provenir de una potencia escasa más que de la inexistencia de un impacto real, sobre todo dentro de las investigaciones enfocadas en el bienestar y el uso cotidiano de las plataformas sociales; asimismo, para impulsar el progreso de esta disciplina, resultan indispensables tanto la precisión teórica como los análisis estadísticamente sólidos.

Esa postura constituye una tercera vía en la discusión, separada de las dos posturas previas. No sostiene que la incidencia resulte insignificante ni tampoco de gran envergadura; más bien plantea que la mayor parte de las investigaciones centradas en el consumo global carecían de la solidez estadística necesaria para captar un impacto menor, lo cual explica por qué los resultados divergen según el análisis.

La magnitud del efecto del uso problemático, que es el que sí tiene potencia, la cuantifica el metaanálisis de Holly Shannon, Katie Bush y su equipo de la Universidad de Ottawa, publicado en JMIR Mental Health en 2021, con 18 estudios y 9.269 participantes.

Sus hallazgos: se aprecian vínculos moderados, aunque estadísticamente relevantes, entre el empleo conflictivo de plataformas digitales y la depresión (r = 0,273; p < 0,001), la ansiedad (r = 0,348; p < 0,001) junto con el estrés (r = 0,313; p < 0,001), al tiempo que no se aplanan indicios de heterogeneidad en tales coeficientes agrupados según la franja etaria, el género o la fecha de divulgación.

Su conclusión: este análisis aporta más datos sobre la relación entre el empleo conflictivo de las plataformas sociales y el deterioro del bienestar psicológico en chicos y jóvenes, además de respaldar que los próximos estudios profundicen en los factores ocultos de dicho uso conflictivo.

La forma de la curva y el adolescente concreto

Dos estudios recientes introducen matices que ninguna de las posturas previas consideraba, y ambos dificultan la recomendación elemental.

El primero, y el más grande de todos los citados, lo firman Ben Singh, Mason Zhou y su equipo de la Universidad de Australia del Sur, publicado en JAMA Pediatrics en 2026, con 100.991 adolescentes australianos de 4.º a 12.º curso entre 2019 y 2022, que aportaron 173.533 observaciones, con una edad media de 13,5 años y el bienestar medido con ocho indicadores validados.

Su exposición es específica: uso de redes sociales después del colegio, entre las tres y las seis de la tarde en días de semana, clasificado en ninguno (0 horas semanales), moderado (más de 0 y menos de 12,5 horas) y el más alto (12,5 horas o más).

Su resultado: se observó una asociación en U entre el uso de redes sociales después del colegio y el bienestar. Comparados con los usuarios moderados, los adolescentes con el uso más alto tuvieron mayores probabilidades de bajo bienestar —en 7.º a 9.º curso, chicas con odds ratio de 3,13 (IC 95 %: 2,88-3,39) y chicos con 2,25 (1,86-2,72)—, mientras que los no usuarios también tuvieron mayores probabilidades de bajo bienestar en la adolescencia tardía —en 10.º a 12.º curso, chicas con 1,79 (1,41-2,27) y chicos con 3,00 (2,01-4,46).

Esos patrones fueron consistentes a lo largo de los años de encuesta y robustos a los análisis de sensibilidad. Y su conclusión mantiene la cautela: la asociación de las redes sociales con el bienestar adolescente fue compleja y no lineal, variando por edad y sexo; aunque el uso intenso se asoció a peor bienestar y la abstinencia coincidió a veces con resultados menos favorables, estos hallazgos son observacionales y deben interpretarse con cautela.

El segundo trabajo es el que más cuestiona la idea de un efecto poblacional. Lo firman Ine Beyens, Loes Pouwels y su equipo de la Universidad de Ámsterdam y la Universidad Erasmo de Róterdam, publicado en Communication Research en 2020, con 34.930 evaluaciones recogidas mediante muestreo de experiencia durante tres semanas en 387 adolescentes, analizadas como series temporales individuales con modelos de ecuaciones estructurales dinámicas.

Su resultado: los distintos tipos de uso de redes sociales muy rara vez produjeron efectos distintos dentro de un mismo adolescente: el 45 % de los adolescentes no experimentó ningún cambio en el bienestar debido a ninguno de los tres tipos de uso, el 28 % solo experimentó descensos de bienestar y el 26 % solo experimentó aumentos.

Y un detalle que desmonta la teoría dominante en el campo: solo un adolescente experimentó el patrón de efectos teóricamente esperado, de efecto positivo del uso privado activo y pasivo y efecto negativo del uso público pasivo. Su conclusión: los hallazgos sugieren que la dicotomía entre uso activo y pasivo en la investigación de redes sociales es menos nítida de lo que podría parecer.

Esa distribución —el 45 % sin impacto, el 28 % a la baja y el 26 % al alza— aclara el motivo por el cual un impacto medio poblacional suele ser reducido a la vez que sumamente relevante: si una cuarta parte de los jóvenes experimenta un retroceso y otro segmento idéntico progresa, los efectos opuestos se neutralizan y el trasfondo real radica en la diversidad de respuestas, no en la media.

El último trabajo citado pone el tiempo en redes en perspectiva frente a otros predictores. Lo firma Eoin Whelan de la Universidad de Galway, publicado en Acta Psychologica en 2026, aplicando análisis de curva de especificación a 2.876 adolescentes de 15 y 16 años del oeste de Irlanda y cuatro familias de desenlaces: bienestar psicológico, salud mental, conductas de salud y conductas de riesgo.

Sus resultados: aunque la mayoría de las especificaciones del modelo indicaron una asociación negativa entre redes sociales y desenlaces de salud, algunas asociaciones fueron positivas —por ejemplo, tiempo en redes sociales y actividad física vigorosa en chicos—. Aparte del manejo de la ira y el consumo de alcohol, la mayoría de las asociaciones caen por debajo de los umbrales aceptados de fiabilidad o significación clínica, lo que sugiere que la mayoría pueden ser indistinguibles del ruido estadístico.

Y la comparación que da la medida del asunto: notablemente, al compararlo con otros factores relevantes, el tiempo en redes sociales emergió como uno de los predictores menos influyentes de la salud adolescente. Con su conclusión: aunque algunas asociaciones específicas entre redes sociales y salud adolescente son estadísticamente fiables, los efectos globales a nivel de población son pequeños y pueden no ser clínicamente relevantes.

Qué hacer con esto, en la práctica

• Distingue el uso problemático del uso general: es la única distinción con evidencia sólida. Todos los metaanálisis de uso problemático alcanzaron potencia superior al 99 % y correlaciones de 0,27 a 0,35 con depresión, ansiedad y estrés; solo 4 de 15 metaanálisis de uso general alcanzaron el 80 % de potencia.

• Si tu hija adolescente usa redes muchas horas, el dato más grande disponible es preocupante. En 100.991 adolescentes, las chicas de 7.º a 9.º curso con uso superior a 12,5 horas semanales después del colegio tuvieron una odds ratio de bajo bienestar de 3,13 frente a las de uso moderado.

• Prohibirlas del todo tampoco aparece como la mejor opción en esos datos. En la misma cohorte, los no usuarios tuvieron mayores probabilidades de bajo bienestar en la adolescencia tardía, con odds ratios de 1,79 en chicas y 3,00 en chicos.

• No esperes el mismo efecto en todos. En el estudio con 387 adolescentes y 34.930 medidas durante tres semanas, el 45 % no experimentó ningún cambio de bienestar, el 28 % solo descensos y el 26 % solo aumentos.

• Si vas a actuar sobre un solo factor, hay otros con más peso. En el análisis con 2.876 adolescentes irlandeses, el tiempo en redes sociales emergió como uno de los predictores menos influyentes de la salud adolescente al compararlo con otros factores.

• Desconfía de cualquier cifra única sobre este asunto. Dos equipos con idénticos datos obtuvieron betas de −0,01 a −0,04 y de −0,11 a −0,24 tras aplicar cuatro criterios analíticos, los cuales resultaban perfectamente defendibles.

Preguntas frecuentes

¿Las redes sociales dañan la salud mental de los adolescentes?

Depende de qué uso se mida, y los expertos no están de acuerdo sobre la magnitud. La revisión paraguas de Tølbøll, con 72 revisiones y 452 estudios empíricos, concluye que el uso general mostró asociaciones débiles e inconsistentes mientras el uso problemático se vinculó de forma consistente al malestar, y la revisión de Valkenburg encontró que la mayoría de las revisiones califican las asociaciones de «débiles» o «inconsistentes» y unas pocas de «sustanciales» y «perjudiciales».

¿Por qué unas investigaciones afirman algo y otras defienden lo opuesto?

Por tres razones documentadas. La primera: la flexibilidad analítica, demostrada cuando dos equipos obtuvieron betas de −0,01 a −0,04 y de −0,11 a −0,24 de los mismos datos según cuatro decisiones. La segunda: la potencia estadística, ya que solo 4 de 15 metaanálisis de uso general alcanzaron una potencia mediana superior al 80 %. Y la tercera: la heterogeneidad individual, con un 45 % de adolescentes sin cambio, un 28 % con descensos y un 26 % con aumentos.

¿Afecta de la misma manera a niños y niñas?

No, y constituye una de las elecciones analíticas que más altera el resultado final. El reanálisis llevado a cabo por Twenge detectó un vínculo sólido y significativo —con betas que van de −0,11 a −0,24— de manera exclusiva entre las jóvenes; asimismo, dentro de los 100.991 adolescentes que componían la investigación australiana, las alumnas de 7.º a 9.º grado con un consumo elevado alcanzaron una odds ratio de 3,13, en contraste con el 2,25 registrado por los varones. La evaluación longitudinal del grupo inicial ya catalogaba dichos impactos bajo la etiqueta de «específicos de sexo».

¿Cuántas horas son demasiadas?

El único umbral medido en un estudio grande son 12,5 horas semanales. En los 100.991 adolescentes australianos, la categoría de uso más alto se definió como 12,5 horas semanales o más después del colegio, y fue la que se asoció a mayores probabilidades de bajo bienestar frente al uso moderado.

¿Es mejor prohibirlas por completo?

En los datos disponibles, no. En el mismo estudio, los no usuarios tuvieron mayores probabilidades de bajo bienestar en la adolescencia tardía, con odds ratios de 1,79 en chicas y 3,00 en chicos de 10.º a 12.º curso frente a los usuarios moderados, en lo que los autores describen como una asociación en U.

¿Qué es el «uso problemático»?

Se mide mediante escalas que valoran las repercusiones y la pérdida de control, dejando a un lado la duración temporal. El metaanálisis liderado por Shannon y sus colaboradores, el cual abarcó 18 investigaciones y 9.269 sujetos, reveló correlaciones de 0,273 respecto a la depresión, 0,348 en cuanto a la ansiedad y 0,313 en lo referente al estrés, sin rastro de heterogeneidad en función de la edad, el sexo o el año en que se publicó. Constituye el único indicador en esta área que ostenta una solidez estadística permanentemente elevada.

¿Acaso hay algo que supere en importancia a las redes?

Según el único trabajo que lo compara directamente, bastantes cosas. En el análisis de curva de especificación de Whelan con 2.876 adolescentes irlandeses, el tiempo en redes sociales emergió como uno de los predictores menos influyentes de la salud adolescente al compararlo con otros factores relevantes, y la mayoría de sus asociaciones cayeron por debajo de los umbrales aceptados de fiabilidad o significación clínica.

Lo que no sabemos

• Cuál es la magnitud real del efecto. Dos conjuntos de datos idénticos muestran una variación de un orden de magnitud a partir de cuatro elecciones metodológicas igualmente válidas, sin que ninguna de estas alternativas resulte ser la única correcta.

• Hacia dónde se dirige. La investigación de panel llevada a cabo por el equipo inicial califica los impactos como bidireccionales con el paso de los días, mientras que todos los antecedentes bibliográficos mencionados tienen carácter observacional.

• Por qué unos adolescentes empeoran y otros mejoran. La distribución de 45 %, 28 % y 26 % está medida, y la teoría dominante de uso activo frente a pasivo se cumplió en un solo adolescente de 387.

• Si el efecto tiene relevancia clínica. El análisis con 2.876 adolescentes sitúa la mayoría de las asociaciones por debajo de los umbrales aceptados, y el estudio australiano, con odds ratios de 3,13, no mide desenlaces clínicos.

• Cuál debería ser la recomendación. El trabajo original concluye que los efectos son demasiado pequeños para justificar un cambio de políticas y el reanálisis que pueden tener significación práctica sustancial; el debate sigue abierto.

Referencias

1. Orben, A. y Przybylski, A. The association between adolescent well-being and digital technology use. Nature Human Behaviour, 2019. DOI: 10.1038/s41562-018-0506-1

2. Twenge, J. M., Haidt, J. et al. Specification curve analysis shows that social media use is linked to poor mental health, especially among girls. Acta Psychologica, 2022. DOI: 10.1016/j.actpsy.2022.103512

3. Tølbøll, K. Review: Social media use and adolescent mental health – an umbrella review and power analysis. Child and Adolescent Mental Health, 2026. DOI: 10.1111/camh.70071

4. Valkenburg, P., Meier, A. y Beyens, I. Social media use and its impact on adolescent mental health: An umbrella review of the evidence. Current Opinion in Psychology, 2021. DOI: 10.1016/j.copsyc.2021.08.017

5. Singh, B., Zhou, M. et al. Social Media Use and Well-Being Across Adolescent Development. JAMA Pediatrics, 2026. DOI: 10.1001/jamapediatrics.2025.5619

6. Beyens, I., Pouwels, J. et al. Social Media Use and Adolescents’ Well-Being: Developing a Typology of Person-Specific Effect Patterns. Communication Research, 2020. DOI: 10.1177/00936502211038196

7. Shannon, H., Bush, K. et al. Problematic Social Media Use in Adolescents and Young Adults: Systematic Review and Meta-analysis. JMIR Mental Health, 2021. DOI: 10.2196/33450

8. Whelan, E. On the associations between adolescent social media use and health outcomes: An exploratory specification curve analysis and comparison with other concurrent predictors. Acta Psychologica, 2026. DOI: 10.1016/j.actpsy.2026.106783

9. Orben, A., Dienlin, T. y Przybylski, A. Social media’s enduring effect on adolescent life satisfaction. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2019. DOI: 10.1073/pnas.1902058116

10. Orben, A. Teenagers, screens and social media: a narrative review of reviews and key studies. Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology, 2020. DOI: 10.1007/s00127-019-01825-4

Este contenido tiene finalidad informativa y no constituye asesoramiento médico, psicológico ni educativo. Las cifras citadas proceden de estudios observacionales que no permiten establecer causalidad, y el campo mantiene un desacuerdo abierto sobre la magnitud del efecto. Ante señales de malestar emocional en un adolescente conviene consultar a un profesional sanitario; en España, el teléfono 024 de atención a la conducta suicida está disponible las 24 horas.