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Introducción
La nutrición infantil desempeña un papel crucial en el desarrollo cerebral y el rendimiento escolar a nivel global. Después de la primera infancia, el período escolar y la adolescencia representan una “segunda ventana” de oportunidad para potenciar el crecimiento y las capacidades cognitivas 1. Una alimentación adecuada durante esta etapa favorece el desarrollo cerebral y mejora tanto el logro educativo como las funciones cognitivas 1. No obstante, las tendencias alimentarias actuales evidencian que una proporción importante de niños en edad escolar no lleva una dieta saludable, caracterizada por ingesta insuficiente de frutas, verduras, pescado y lácteos, junto con el consumo habitual de alimentos ultraprocesados ricos en azúcares, sal y grasas 1.
Esta situación ha derivado tanto en deficiencias por malnutrición como en un aumento alarmante de la obesidad infantil, factores que pueden afectar el desempeño cognitivo 2. Las carencias de micronutrientes esenciales -como hierro, zinc, yodo o vitaminas del complejo B- durante la infancia se asocian con alteraciones en funciones cognitivas como atención, memoria y lenguaje 3. Paralelamente, el exceso de alimentos de baja calidad nutricional se vincula con problemas metabólicos que también podrían incidir en el funcionamiento cerebral 4.
Chile ejemplifica estos problemas nutricionales. En las últimas décadas, la transición alimentaria ha llevado al país a una de las mayores prevalencias de obesidad infantil en la región 5. Aproximadamente el 25% de los niños presenta obesidad y otro 29% sobrepeso, coexistiendo con patrones dietarios desequilibrados: alto aporte calórico, bajo consumo de frutas y verduras, e ingesta excesiva de pan y productos azucarados 6. Se estima que el 95% de la población infantil no cumple con las recomendaciones dietéticas 6.
Diversos estudios han alertado sobre la influencia de la alimentación en el desarrollo cognitivo. Un enfoque emergente es considerar patrones dietarios globales, más allá de nutrientes individuales. Evidencia longitudinal sugiere que niños con dietas poco saludables tienden a obtener puntajes cognitivos más bajos con el tiempo 7. Por ejemplo, en una cohorte se observó que preescolares con dieta rica en ultraprocesados presentaban menores coeficientes intelectuales en la adolescencia, incluso tras ajustar por obesidad y nivel socioeconómico 8.
Un meta-análisis reciente reportó que una mayor adherencia a la dieta mediterránea se correlaciona positivamente con el rendimiento académico en niños y adolescentes 9. En Chile, estudios también han mostrado que el consumo de alimentos no saludables se relaciona con menor desempeño en pruebas estandarizadas, como el Sistema de Medición de la Calidad de la Educación (SIMCE) 10.
Entre las distintas áreas del desarrollo cognitivo, el pensamiento lógico-matemático destaca por su relevancia adaptativa. Las habilidades matemáticas tempranas predicen el éxito académico futuro y se vinculan con competencias generales como resolución de problemas, planificación y pensamiento abstracto 11. Déficits en esta área en la infancia se asocian con mayores dificultades escolares y funcionales a largo plazo 12.
A diferencia de trabajos previos que han utilizado medidas globales de rendimiento (como puntajes de inteligencia general o promedios académicos), nuestro estudio adopta una aproximación más específica evaluando tres subpruebas del test de habilidades cognitivas Woodcock-Muñoz: Cálculo, Fluidez en matemáticas y Problemas aplicados. Estas subpruebas ofrecen una medición detallada y diferenciada de las competencias lógico-matemáticas. Cálculo evalúa la capacidad del niño para realizar operaciones aritméticas en forma escrita, abarcando desde sumas y restas básicas hasta cálculos de mayor complejidad conforme a su edad. Fluidez en matemáticas mide la rapidez y eficiencia con que el escolar puede resolver operaciones sencillas (adiciones, sustracciones, etc.) bajo un límite de tiempo, reflejando procesos de velocidad de procesamiento y memoria de trabajo numérica. Por su parte, Problemas aplicados valora la habilidad para comprender y resolver problemas matemáticos presentados en formato verbal, requiriendo al niño analizar situaciones cotidianas y traducirlas a cálculos matemáticos para hallar la solución 13.
El empleo conjunto de estas tres pruebas nos permite capturar distintos aspectos del razonamiento matemático -precisión de cálculo, rapidez de procesamiento y capacidad de resolución de problemas- brindando un perfil cognitivo más completo.
Este estudio se propone explorar la relación entre el perfil dietario y el desempeño lógico-matemático en escolares chilenos de 7 a 11 años, evaluado a través de tres subpruebas del test de habilidades cognitivas de Woodcock-Muñoz: cálculo, fluidez en matemáticas y problemas aplicados. Esta aproximación permite observar si la calidad de la dieta se relaciona diferencialmente con distintos aspectos de la cognición matemática. El rango etario seleccionado representa una etapa clave de consolidación del pensamiento lógico formal, con alta plasticidad cerebral y menor interferencia puberal, favoreciendo la homogeneidad en el análisis 12.
Materiales y métodos
Se realizó un estudio de diseño transversal, analítico, basado en datos secundarios. El objetivo fue evaluar la asociación entre el perfil dietario y los puntajes obtenidos en las subpruebas de cálculo, fluidez matemática y problemas aplicados del test de habilidades cognitivas Woodcock-Muñoz en escolares chilenos de 7 a 11 años.
Los datos fueron obtenidos de la Tercera Encuesta Longitudinal de Primera Infancia (ELPI), desarrollada en 2017 por el Ministerio de Desarrollo Social y Familia de Chile. La encuesta fue aplicada en todas las regiones del país y su diseño muestral asegura representatividad nacional.
Criterios de selección de la población y muestra
La población objetivo correspondió a niños y niñas de entre 7 y 11 años. Fueron incluidos aquellos que respondieron la ELPI 2017 y se encontraban dentro del rango etario establecido. Se excluyeron participantes con dificultades mentales o intelectuales que impidieran la comprensión de instrucciones. Se incluyeron niños con discapacidades auditivas o visuales siempre que pudieran participar adecuadamente de las evaluaciones. La muestra final se compuso de 10.132 escolares.
Evaluación de habilidades cognitivas
Las habilidades cognitivas fueron evaluadas mediante tres subpruebas de la Batería III Woodcock-Muñoz: cálculo, fluidez matemática y problemas aplicados. Cada subprueba se aplicó de manera individual, con una duración de entre 5 y 10 minutos. Esta batería ha demostrado adecuada validez y confiabilidad, con coeficientes alfa de Cronbach superiores a 0,80 en las subpruebas matemáticas 13.
Evaluación del perfil dietario
El perfil de la dieta fue determinado mediante un cuestionario cuantitativo de frecuencia alimentaria (CFA) diseñado por el equipo técnico de la ELPI. Este instrumento evalúa el consumo semanal de frutas, verduras, legumbres, pescado, lácteos, agua, snacks, bebidas azucaradas y alimentos con nutrientes críticos. A cada frecuencia de consumo se le asignó un puntaje, donde un mayor puntaje refleja una dieta de mejor calidad. El puntaje total varió entre 10 y 36 puntos.
Equipos y Procedimientos
Las bases de datos “Cuidador Principal ELPI III” y “Evaluaciones ELPI III” fueron concatenadas mediante el comando merge en el software STATA v.16, utilizando la variable identificadora “folio”. Se filtraron los registros correspondientes a escolares de 7 a 11 años. Se calcularon puntajes brutos por subprueba, que luego fueron estandarizados a puntajes T según la edad en meses.
Análisis estadístico
Se emplearon estadísticas descriptivas (frecuencias, medianas, promedios, desviaciones estándar). El perfil dietario se clasificó en tres niveles (bajo, medio, alto). Para evaluar la asociación entre el perfil de la dieta y los puntajes cognitivos se utilizó el test no paramétrico de Kruskal-Wallis. El nivel de significancia estadística fue fijado en p < 0,05.
Aspectos éticos
Este estudio se condujo bajo los principios éticos de la Declaración de Helsinki (2013). Dado que se utilizaron bases de datos públicas y anonimizadas, no se requirió consentimiento informado individual. El protocolo de la ELPI fue aprobado por el Comité Ético Científico del INTA-Universidad de Chile. La dispensa del consentimiento fue autorizada según criterios CIOMS n°4, dada la inexistencia de riesgo y la imposibilidad de contactar a los participantes.
Resultados
La Tabla 1 contiene la información de las características de los sujetos de la muestra (n= 10.132). En ella se puede apreciar que el 50,8% y 49,2% corresponden al sexo masculino y femenino correspondientemente. El promedio de la edad fue de 9,4 años (DE= 1,2 años), la edad mínima y máxima corresponde a 7 y 11 años respectivamente. La distribución para las edades es: Un 24,5% tiene 7-8 años, 25,7% tiene 9 años, 25,3% tiene 10 años y el 24,6% tiene 11 años. Es decir, existe una distribución uniforme para cada una de las categorías etarias señaladas. En cuanto a la distribución por zona, el con mayor porcentaje corresponde a la zona centro con 36,9% de la muestra.
En la Tabla 2 se presenta la distribución de la frecuencia de consumo de alimentos en la muestra. El 48,7% de los niños consumía al menos una porción de frutas diaria, y el 56,4% consumía verduras a diario. En cuanto al consumo de legumbres, el 58,2% las consumía una vez por semana, mientras que el 43,6% consumía pescado semanalmente. Respecto a los lácteos, el 73,3% los consumía 2 o menos veces al día, y el 74,2% bebía 4 o menos vasos de agua diarios. Además, el 57,7% consumía bebidas azucaradas entre 1 y 3 veces al día, y el 52,4% ingería preparaciones altas en nutrientes críticos menos de 3 veces al mes. Aproximadamente el 60% reportó un consumo frecuente de snacks y bebidas azucaradas.
Tabla 1 Características sociodemográficas de la muestra
| n | % | |
|---|---|---|
| Sexo | ||
| Masculino | 5150 | 50,8 |
| Femenino | 4982 | 49,2 |
| Edad (años) | ||
| 7-8 | 2484 | 24,5 |
| 9 | 2601 | 25,7 |
| 10 | 2560 | 25,3 |
| 11 | 2487 | 24,5 |
| Zona Geográfica | ||
| Zona Norte | 1661 | 16,4 |
| Zona Centro | 3743 | 36,9 |
| Región Metropolitana | 3126 | 30,9 |
| Zona Sur | 1407 | 13,9 |
| Zona Sur Austral | 195 | 1,9 |
Fuente: Elaboración propia
Tabla 2 Distribución de la frecuencia de consumo de alimentos Consumo Frutas
| Variables | n | % | |
|---|---|---|---|
| No consume | 290 | 2,9 | |
| 1 a 4 veces a la semana | 3169 | 31,3 | |
| 5 a 6 veces por semana | 1738 | 17,1 | |
| 7 veces por semana | 4935 | 48,7 | |
| Consumo Verduras | |||
| No consume | 327 | 3,2 | |
| 1 a 4 veces a la semana | 2396 | 23,7 | |
| 5 a 6 veces por semana | 1693 | 16,7 | |
| 7 veces por semana | 5716 | 56,4 | |
| Consumo Legumbres | |||
| No consume | 519 | 5,1 | |
| 1 a 3 veces al mes | 1115 | 11 | |
| 1 vez a la semana | 5900 | 58,2 | |
| 2 o más veces a la semana | 2598 | 25,7 | |
| Consumo Pescado | |||
| No consume | 1293 | 12,8 | |
| 1 a 3 veces al mes | 3202 | 31,6 | |
| 1 vez a la semana | 4422 | 43,6 | |
| 2 o más veces a la semana | 1215 | 12 | |
| Consumo Lácteos | |||
| No consume | 124 | 1,2 | |
| Menos de 3 veces al mes | 196 | 1,9 | |
| 1 a 6 veces por semana | 1591 | 15,7 | |
| 2 o menos veces al día | 7417 | 73,3 | |
| 3 o más veces al día | 804 | 7,9 | |
| Consumo Agua | |||
| No consume | 663 | 6,5 | |
| 4 o menos vasos al día | 7517 | 74,2 | |
| 5 o más vasos al día | 1952 | 19,3 | |
| Consumo de preparaciones altas en nutrientes críticos | |||
| 1 a 3 veces al día | 625 | 6,2 | |
| 1 a 6 veces por semana | 3355 | 33,1 | |
| Menos de 3 veces por mes | 5307 | 52,4 | |
| No consume | 845 | 8,3 | |
| Consumo de Snacks | |||
| 1 a 3 veces al día | 3640 | 35,9 | |
| 1 a 6 veces por semana | 4336 | 42,8 | |
| Menos de 3 veces por mes | 1598 | 15,8 | |
| No consume | 558 | 5,5 | |
| Consumo Bebidas azucaradas | |||
| 1 a 3 veces al día | 5842 | 57,7 | |
| 1 a 6 veces por semana | 2803 | 27,7 | |
| Menos de 3 veces por mes | 884 | 8,7 | |
| No consume | 603 | 5,9 | |
| Perfil de la dieta* | |||
| 10-21 puntos | 2065 | 20,4 | |
| 22- 26puntos | 5807 | 57,3 | |
| 27- 36 puntos | 2260 | 22,3 | |
*Las categorías del perfil de la dieta se establecieron con los cuartiles Q1=21, Q3=26, mínimo=10 y máximo=36
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 3 Cuartiles, mínimo y máximo de los puntajes de las subpruebas de cálculo, fluidez y resolución de problemas aplicados.
| Puntaje | MIN | P25 | P50 | P75 | MAX |
|---|---|---|---|---|---|
| Problemas aplicados | 0 | 44 | 51 | 56 | 102 |
| Fluidez en matemáticas | 19 | 44 | 49 | 56 | 85 |
| Cálculo | 12 | 44 | 50 | 56 | 88 |
Nota: El puntaje corresponde al puntaje de tabla (Puntaje T).
Fuente: Elaboración propia
La Tabla 3 presenta medidas descriptivas de las subpruebas de cálculo, fluidez en matemáticas y problemas aplicados del test de habilidades cognitivas de Woodcock-Muñoz. En problemas aplicados, los puntajes oscilaron entre 0 y 102 puntos, con una media de 50 (DE = 9.9) y una mediana de 51. En fluidez en matemáticas, los puntajes variaron entre 19 y 85, con una media de 50 (DE = 9,9) y una mediana de 49. En cálculo, los puntajes oscilaron entre 12 y 88, con una media de 50 (DE = 9,9) y una mediana de 50. Los rangos de los puntajes más bajos fueron mayores en problemas aplicados, indicando mayor variabilidad en los extremos de esta subprueba. Las distribuciones de las tres subpruebas fueron similares en los centros de las distribuciones, con un rango intercuartílico de 12 puntos.
Nota: PA: Problemas aplicados. FD: Fluidez y CC: Cálculo Fuente: Elaboración propia.
Figura 1 Comparación de los puntajes en las subpruebas de Problemas aplicados, fluidez y cálculo según el perfil de la dieta.
La Figura 1 muestra la asociación entre el puntaje del perfil de la dieta y los resultados de las subpruebas de problemas aplicados, fluidez en matemáticas y cálculo. Los niños con un perfil de dieta más deficiente (grupo 1) obtuvieron puntajes significativamente menores en problemas aplicados (p = 0.00010) y cálculo (p = 0.00154) en comparación con los grupos 2 y 3, que representan dietas más saludables. No se encontraron diferencias significativas en fluidez en matemáticas (p= 0.56300). Estos resultados sugieren que una dieta nutricionalmente deficiente está asociada con un peor rendimiento en las subpruebas de problemas aplicados y cálculo.
Discusión
El estudio encontró asociaciones significativas entre un mejor perfil dietario y los puntajes obtenidos en las subpruebas de Cálculo y Problemas Aplicados del test Woodcock-Muñoz, pero no en la subprueba de Fluidez matemática. Este hallazgo sugiere que la calidad de la dieta podría afectar específicamente en las habilidades cognitivas involucradas en distintas tareas matemáticas, favoreciendo especialmente aquellas que demandan procesos cognitivos más complejos como memoria de trabajo, atención sostenida y funciones ejecutivas, esenciales en la resolución de problemas y en cálculos escritos. Por otro lado, la subprueba de Fluidez evalúa principalmente la rapidez y automatización en cálculos básicos, competencias posiblemente menos sensibles a variaciones nutricionales a corto plazo.
Estos resultados están en concordancia con estudios previos que indican una relación positiva entre patrones dietarios saludables y mejor desempeño cognitivo y académico en niños 10,11,12,13,14,15,16. Por ejemplo, un estudio chileno reportó que adolescentes con dietas poco saludables tenían menores probabilidades de buen rendimiento en matemáticas y lenguaje 10. Asimismo, investigaciones internacionales han descrito asociaciones similares, destacando que una dieta saludable se correlaciona con mejor rendimiento en pruebas estandarizadas, mientras que un alto consumo de alimentos ultraprocesados se asocia con peores resultados académicos 14,15,16. Nuestro estudio agrega valor al mostrar que estas relaciones podrían no ser uniformes entre distintos aspectos del desempeño matemático, lo cual ha sido escasamente abordado en investigaciones anteriores.
En la literatura disponible, pocos trabajos han examinado en detalle la influencia de la dieta sobre subpruebas específicas del rendimiento cognitivo matemático. Algunos estudios han reportado efectos significativos de la dieta en áreas cognitivas diversas; por ejemplo, Haapala et al. encontraron que una mejor calidad de la dieta en niños finlandeses se asociaba positivamente con habilidades de lectura, pero no con aritmética básica 17). Esto sugiere que habilidades cognitivas que requieren mayor demanda ejecutiva y complejidad mental podrían beneficiarse más de una buena nutrición que aquellas dependientes de la automatización y la memoria a largo plazo, como la fluidez en matemáticas observada en nuestro estudio.
La relación observada puede explicarse por mecanismos fisiológicos conocidos. Los nutrientes esenciales como ácidos grasos omega-3, hierro, y zinc, son críticos para el desarrollo cerebral infantil, influyendo en la plasticidad sináptica, síntesis de neurotransmisores y mielinización 18,19. Las dietas saludables, ricas en estos nutrientes, promueven un mejor funcionamiento cerebral y podrían mejorar especialmente funciones ejecutivas, memoria de trabajo y atención 18. En contraste, dietas altas en azúcares y grasas saturadas están asociadas con inflamación cerebral, estrés oxidativo y menor eficiencia cognitiva 19,20. Esta base biológica respalda la hipótesis de que una mejor calidad de la dieta podría optimizar específicamente aquellas capacidades necesarias para resolver problemas y realizar cálculos escritos.
Las fortalezas del presente estudio incluyen el uso de una prueba cognitiva estandarizada y ampliamente validada, la representatividad nacional de la muestra y la evaluación separada de subdimensiones matemáticas específicas. Sin embargo, se identifican limitaciones importantes. El diseño transversal impide establecer relaciones causales claras entre dieta y rendimiento cognitivo; así, la causalidad inversa o factores confusores no medidos podrían influir en la asociación observada. Asimismo, el cuestionario de frecuencia alimentaria aplicado a los cuidadores puede presentar sesgos de reporte, afectando la precisión de los perfiles dietarios identificados. Además, variables relevantes del entorno familiar y escolar no fueron consideradas en el análisis y podrían influir significativamente tanto en la dieta como en el rendimiento académico.
Futuras investigaciones deberían utilizar diseños longitudinales o intervenciones controladas para confirmar la direccionalidad y causalidad de la relación dieta-cognición identificada aquí. También sería valioso evaluar directamente la calidad de la dieta con instrumentos más precisos o complementarios (registros alimentarios detallados) y considerar variables contextuales adicionales (ambiente familiar, calidad educativa, estímulos cognitivos y socioeconómicos) para obtener una visión más integral del fenómeno.
Conclusiones
Los resultados de este estudio destacan que una dieta saludable podría potenciar específicamente ciertas habilidades cognitivas matemáticas en escolares chilenos. Promover hábitos alimentarios saludables desde la infancia no solo favorecería la salud física sino también el desempeño cognitivo y académico en habilidades complejas como cálculo y resolución de problemas matemáticos. Este hallazgo tiene implicaciones prácticas importantes para la promoción de políticas públicas de nutrición escolar y programas educativos orientados a mejorar el rendimiento cognitivo y académico infantil
