Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 1
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión
integrativa de la evidencia y de la producción científica en
América Latina (2016
–
2026)
Caffeine and Energy Drinks Among Medical Students: A
Comprehensive Review of the Evidence and Scientific Literature in
Latin America (2016
–
2026)
Elizabeth Mélani Rodríguez Nicot
*
1
https://orcid.org/0009-0008-9226-6805
*
alizabethr.nicot@gmail.com
Gustavo Rodríguez Bárcenas
2
https://orcid.org/0000-0002-3669-5276
gustavo.rodriguez@utc.edu.ec
1
Universidad Central del Ecuador
2
Universidad Técnica de Cotopaxi
* Autor para correspondencia
Enviado: 2/09/2026
Aceptado: 19/09/2026
Publicado: 21/09/2026
RESUMEN
Los estudiantes de medicina combinan una alta carga académica con un sueño restringido, condiciones asociadas con el
consumo de cafeína y bebidas energéticas, pero la evidencia de América Latina es escasa y está dispersa. El objetivo de
la presente investigación es sintetizar críticamente los patrones de consumo y sus asociaciones con el sueño, la salud
mental y el rendimiento académico, y describir la producción científica del tema con atención a la región. Para cumplir
con la meta planteada se realizó la revisión crítica integrativa (no sistemática) con un componente bibliométrico. En
octubre de 2026 se consultaron OpenAlex, Dimensions, ScienceDirect, CORE, PubMed, SciELO, Dialnet, LILACS y,
parcialmente, Redalyc (2016
–
2026). Se incluyeron 193 registros; un núcleo de 40 documentos, 35 con DOI verificado
en Crossref, se analizó en profundidad y 15 se leyeron a texto completo. Resultados: la producción creció hasta 31
–
33
registros anuales en 2024
–
2026. Las prevalencias variaron mucho según el producto y el periodo de recuerdo (20,5 %
de uso habitual de bebidas energéticas en Corea; 93 % de consumo de café en Córdoba). Varios estudios asociaron la
cafeína con peor sueño y malestar psicológico y otros no hallaron relación; los resultados sobre rendimiento académico
fueron inconsistentes. Cuarenta registros tuvieron un país latinoamericano, 18 de ellos de repositorios institucionales;
Ecuador aportó tres, uno en Cuenca (46,82 % de consumo de bebidas energéticas). Se concluye que la evidencia es casi
toda transversal y autoinformada, por lo que no permite inferir causalidad. La literatura regional existe, aunque casi la
mitad está en repositorios institucionales.
Palabras
clave:
cafeína;
bebidas
energéticas;
estudiantes
de
medicina;
calidad
del
sueño;
rendimiento
académico;
bibliometría; América Latina
ABSTRAT
Medical students combine a heavy academic workload with restricted sleep, conditions associated with caffeine
and energy drink use, yet evidence from Latin America is scarce and scattered. Objective: To critically synthesize
consumption patterns and their associations with sleep, mental health, and academic performance, and to describe
the scientific output on the topic with attention to the region. Method: Critical integrative review (not systematic)
with
a
bibliometric
component.
In
October
2026,
OpenAlex,
Dimensions,
ScienceDirect,
CORE,
PubMed,
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 2
SciELO,
Dialnet,
LILACS,
and
partially
Redalyc
were
searched
(2016
–
2026).
A
total
of
193
records
were
included; a core of 40 documents, 35 with DOIs verified in Crossref, was analyzed in depth, 15 of them read in
full text. Results: Output grew to 31
–
33 records per year in 2024
–
2026. Prevalence varied widely by product and
recall period (20.5% habitual energy drink use in Korea; 93% coffee consumption in Córdoba). Several studies
linked caffeine with poorer sleep and psychological distress, whereas others found no association; findings on
academic
performance
were
inconsistent.
Forty
records
had
a
Latin
American
country,
18
of
them
from
institutional
repositories;
Ecuador
contributed
three,
one
in
Cuenca
(46.82%
energy
drink
consumption).
Conclusions:
The
evidence
is
almost
entirely
cross-sectional
and
self-reported,
so
it
does
not
support
causal
inference. Regional literature exists, although nearly half sits in institutional repositories. Comparable measures
and longitudinal designs are needed
.
Keywords:
caffeine;
energy
drinks;
medical
students;
sleep
quality;
academic
performance;
bibliometrics;
Latin
America
I.
INTRODUCCIÓN
La cafeína es el estimulante del sistema nervioso central de mayor consumo. Actúa sobre todo como antagonista de los
receptores de adenosina, lo que aumenta la vigilia pero puede alterar los ciclos de sueño (Adibah Mohidem et al., 2026).
En los estudiantes de medicina, la exigencia académica, los horarios irregulares y la presión de los exámenes crean
condiciones en las que el café, el té y las bebidas energéticas se usan para sostener la vigilia y la concentración (Plumber
et al., 2021). Los estudios revisados coinciden en los motivos: mantenerse despierto, concentrarse y reducir la fatiga,
con aumentos del consumo en periodos de examen (El Seifi et al., 2025; Qasem et al., 2024).
La magnitud del consumo es difícil de comparar entre estudios. En una encuesta coreana, 19,9 % de los estudiantes
superaba los 400 mg diarios de cafeína (Choi et al., 2024); entre los estudiantes de la Universidad de Tabuk, 52 % de
quienes consumían cafeína rebasaba ese umbral (El Seifi et al., 2025); y en una escuela de medicina de California solo
1 de 121 participantes lo hacía (Phung et al., 2026). Los denominadores son distintos (todos los encuestados frente a los
consumidores), de modo que las cifras describen definiciones tanto como conductas.
La síntesis más reciente y cercana a nuestro tema es la revisión narrativa estructurada de Ahmed et al. (2026), que incluyó
14 estudios y 5 815 participantes. Sus autores concluyen que la prevalencia depende fuertemente de la definición del
producto y del periodo de recuerdo, que el sueño es el dominio de salud con resultados más consistentes y que ningún
estudio
demostró
un
beneficio
académico.
Esa
revisión
también
señala
que
la
evidencia
es
escasa
para
el
África
subsahariana y está ausente para América Latina, Asia oriental y Oceanía, una brecha que sus autores interpretan como
geográfica y no como evidencia de bajo consumo. Al mismo tiempo, limitó su búsqueda a publicaciones empíricas en
inglés y evaluadas por pares, sin tesis, preprints ni resúmenes de congresos, y reconoce que esa decisión puede producir
sesgo de idioma y de publicación en regiones donde el trabajo relevante aparece en español o portugués. Otras revisiones
son más acotadas: Majewska et al. (2025) se limitaron a estudios publicados en 2024 encontrados en Google Scholar, y
Adibah Mohidem et al. (2026) se centraron en el sueño.
En América Latina existen estudios en Colombia, Argentina, Brasil y México (Barahona-Correa et al., 2018; Galhardo
et al., 2022; Gonzalez Rausseo et al., 2024; Martins et al., 2020; Rosales-Aguilar et al., 2018), pero publicados en revistas
de alcance regional y en repositorios institucionales que los índices internacionales cubren de forma desigual. No se
conoce el volumen de esa producción ni cómo se relaciona con la literatura de otras regiones. Para Ecuador, en particular,
encontramos dos artículos de revista de 2026, uno en estudiantes de medicina de Cuenca (Medina Loza et al., 2026) y
otro en estudiantes de enfermería y medicina de Machala (Cedeño Diaz et al., 2026), además de un trabajo de titulación
de 2021.
Este trabajo tiene tres objetivos. Primero, sintetizar críticamente lo que la literatura de 2016 a 2026 documenta sobre los
patrones de consumo de cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina y sus asociaciones con el sueño, la
salud mental y el rendimiento académico. Segundo, describir con indicadores bibliométricos la producción científica
sobre el tema. Tercero, caracterizar la contribución de América Latina y las fuentes en que se publica. No se pretende
estimar prevalencias combinadas ni efectos causales, que los diseños disponibles no permiten.
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 3
II.
METODOLOGÍA
2.1. Diseño
Se
realizó
una
revisión
crítica
integrativa
con
un
componente
bibliométrico
descriptivo.
El
esfuerzo
se
distribuyó
aproximadamente en 80 % para la síntesis de la evidencia y 20 % para el análisis bibliométrico. No se trata de una
revisión sistemática: no hubo protocolo registrado, la selección la hizo un solo revisor sin doble cribado ni evaluación
formal del riesgo de sesgo, y por ello no se declara cumplimiento de PRISMA 2020. La pregunta guía fue: ¿qué evidencia
documenta los patrones de consumo de cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina y sus asociaciones con
el sueño, la salud mental y el rendimiento académico, y cómo se distribuye la producción científica sobre el tema?
2.2. Fuentes consultadas
Las búsquedas de la primera fase se realizaron en octubre de 2026 (la de PubMed, el 21 de octubre); las de SciELO,
Redalyc, Dialnet y LILACS se hicieron el 21 de octubre de 2026 como segunda fase, a petición del autor, para cubrir la
literatura regional. La Tabla 1 resume qué se hizo en cada fuente y el nivel de acceso a los documentos. Es importante
distinguir entre haber identificado un registro, haber leído su resumen y haber leído el texto completo.
Tabla 1.
Fuentes consultadas, acciones realizadas y nivel de acceso
Fuente
Qué se hizo
Nivel de acceso
OpenAlex
Consulta por API con la ecuación común (título y resumen,
2016
–
2026); 387 registros contabilizados
Metadatos y resúmenes
Dimensions
Búsqueda en interfaz web y exportación de 330 registros
(2016
–
2026)
Metadatos y resúmenes
ScienceDirect
Búsqueda avanzada y exportación RIS; 99 registros únicos (74
en 2016
–
2026)
Metadatos; un PDF de texto
completo usado
CORE
Búsqueda y exportación CSV; 79 registros únicos (tope de
unas 100 filas)
Metadatos; literatura gris
PubMed
Ecuación reproducible con 93 registros; obtención de
resúmenes
Registro y resumen
PubMed Central
Texto completo de 14 estudios clave
Texto completo
SciELO
Ecuación bilingüe, 2016
–
2026; 12 registros (10 únicos)
Registro y resumen
Dialnet
Consulta «cafeína estudiantes de medicina»; 48 documentos
(35 artículos, 13 tesis)
Registro y resumen
LILACS (BVS)
Ecuación bilingüe, base LILACS, 2016
–
2026; 18 registros
Registro y resumen original
Redalyc
Primeros 70 resultados por relevancia de dos consultas;
cobertura parcial (buscador sin operadores booleanos y errores
del servicio)
Registro
Crossref
Verificación de DOI, autoría, revista, volumen y páginas;
comprobación de años
Metadatos
No se consultaron Scopus ni Web of Science (sin acceso institucional). Redalyc se consultó solo de forma parcial: en el
momento de la búsqueda su buscador no respetó los operadores booleanos y el servicio devolvió errores en varios
intentos. Semantic Scholar se probó en su interfaz web con la ecuación común y devolvió un único registro, que ya
figuraba en el corpus; la fuente se descartó. Los registros que aparecen con DOAJ, Zenodo o repositorios como origen
llegaron a través de OpenAlex o CORE.
2.3. Estrategia de búsqueda
Para OpenAlex y Dimensions se usó la misma ecuación, aplicada a título y resumen, para 2016
–
2026:
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 4
("energy drink" OR "energy drinks" OR caffeine OR caffeinated) AND
("medical students" OR "medical student" OR "medicine students" OR
"health sciences students" OR "medical undergraduates")
En PubMed se utilizó la siguiente ecuación, que recuperó 93 registros:
(("energy drinks"[tiab] OR "energy drink"[tiab] OR caffeine[tiab] OR
"caffeinated beverages"[tiab]) AND ("medical students"[tiab] OR "medicine
students"[tiab] OR "health sciences students"[tiab] OR "students,
medical"[MeSH])) AND 2016:2026[dp]
Para ScienceDirect se propuso la misma ecuación en el campo de título, resumen y palabras clave (la plataforma admite
como máximo ocho operadores booleanos por campo), con filtro de años 2016
–
2026. Para CORE se propusieron una
ecuación en inglés equivalente a la común y otra en español y portugués con términos como «bebidas energéticas»,
«bebidas
energizantes»,
«cafeína»,
«estudiantes
de
medicina»
y
«estudantes
de
medicina».
El
autor
ejecutó
estas
búsquedas en las interfaces web y exportó los resultados (RIS y CSV); no se registró cuál de las variantes se aplicó en
cada exportación. La exportación de CORE parece limitada a unas 100 filas, por lo que su cobertura real puede ser mayor
que la recuperada. La búsqueda de PubMed se utilizó en la fase exploratoria y para obtener resúmenes; no forma parte
del recuento de registros por fuente de la Tabla 2.
En la segunda fase se utilizaron las consultas siguientes. En SciELO (todos los índices) se aplicó la ecuación que sigue,
con filtro de años 2016
–
2026:
(caffeine OR cafeína OR cafeina OR "energy drink" OR "bebidas
energéticas" OR "bebidas energizantes") AND ("medical students" OR
"estudiantes de medicina" OR "estudantes de medicina")
En LILACS, a través del portal de la BVS, con filtro de base LILACS y años 2016
–
2026:
(cafeína OR caffeine OR "bebidas energéticas" OR "bebidas energizantes"
OR "energy drinks") AND ("estudiantes de medicina" OR "estudantes de
medicina" OR "medical students" OR "estudiantes de ciencias de la salud")
En Dialnet se buscó «cafeína estudiantes de medicina» en todos los campos documentales (48 resultados, 35 artículos y
13 tesis) y se filtró después por año. En Redalyc se revisaron los primeros 70 resultados por relevancia de dos consultas
(«"bebidas energéticas" estudiantes de medicina» y «cafeína estudiantes de medicina») y se filtraron localmente por año
y por título, porque la plataforma devolvió más de 560 000 resultados; no se conservó un listado itemizado. En LILACS
se leyeron los resúmenes originales y no los resúmenes generados por inteligencia artificial que muestra el portal.
2.4. Selección de documentos
Se
incluyeron
estudios
empíricos
y
revisiones
publicados
entre
2016
y
2026
en
los
que
la
cafeína
o
las
bebidas
energéticas
fueran
la
exposición
o
el
resultado
principal
en
estudiantes
de
medicina
o
de
ciencias
de
la
salud.
Se
excluyeron los trabajos donde la cafeína era solo una covariable sin análisis propio, las cartas al editor y los estudios sin
población estudiantil. Los registros sobre estimulantes en general, universitarios no médicos o revisiones generales se
clasificaron como «contexto» y no entraron en la síntesis.
Las fuentes se unieron y deduplicaron por DOI y por título normalizado. El cribado lo hizo un solo revisor con apoyo de
reglas de palabras clave sobre título y resumen, seguido de revisión manual de los casos dudosos. De los 590 registros
únicos,
373
tenían
resumen
disponible;
el
resto
se
cribó
solo
por
título.
Seis
registros
cuya
población
no
podía
determinarse por título o resumen se resolvieron consultando la página de la revista o del repositorio. Los 66 registros
únicos de SciELO, Dialnet y LILACS (78 filas) se compararon con los 590 por DOI y por título normalizado: 20 ya
estaban en el corpus y 46 eran nuevos, de los cuales 2 se incluyeron, 6 se clasificaron como contexto y 38 se excluyeron
(6 por ser anteriores a 2016). En Redalyc ningún resultado pertinente de 2016
–
2026 estaba ausente del corpus. Al revisar
los registros regionales se comprobó que, en algunos documentos recuperados de CORE, el año correspondía a la fecha
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 5
de depósito y no a la de publicación. Se verificaron con Crossref los registros con DOI y se retiraron cinco registros (tres
anteriores a 2016, un duplicado con el título en otro idioma y uno cuyo año no pudo verificarse), con lo que los incluidos
pasaron de 196 a 193. La Tabla 2 muestra el flujo.
Tabla 2.
Flujo de identificación y selección de registros
Paso
N
Primera fase. Registros identificados (suma por fuente: OpenAlex 387, Dimensions 330,
ScienceDirect 99, CORE 79)
895
Registros únicos tras deduplicar entre fuentes
590
Excluidos por periodo (anteriores a 2016)
27
Excluidos por tema (sin cafeína o bebidas energéticas como foco, o cafeína solo como covariable)
298
Duplicados adicionales detectados entre los incluidos
12
Contexto (estimulantes en general, universitarios no médicos, revisiones generales)
57
Pendientes de verificar población (resueltos: 4 incluidos, 2 a contexto)
0
Incluidos tras la primera fase
196
Segunda fase. Registros únicos recuperados en SciELO, Dialnet y LILACS (78 filas)
66
ya presentes en el corpus de 590
20
nuevos
46
incluidos
2
contexto
6
excluidos (6 anteriores a 2016)
38
Redalyc: resultados revisados (ninguno pertinente que no estuviera ya en el corpus)
70
Retirados de los incluidos tras verificar año o duplicidad
−5
Incluidos para síntesis y análisis bibliométrico
193
Núcleo analítico (selección intencional)
40
de ellos con DOI, analizados con matriz
36
de ellos leídos a texto completo
15
2.5. Núcleo analítico y extracción de datos
Del conjunto incluido se seleccionó, de forma intencional y no aleatoria, un núcleo de 40 documentos para cubrir siete
categorías: revisiones (4), América Latina (15), sueño (5), salud mental (5), rendimiento académico (4), prevalencia y
patrones (5) y estudios experimentales (2). Cuatro de ellos son trabajos de titulación o documentos de repositorios de
CORE sin DOI; solo se usaron para describir la producción regional, y no se extrajeron ni se interpretan sus resultados.
Los 36 restantes tienen DOI y se analizaron con una matriz de 16 campos (autoría, año, título, revista, diseño y lugar,
muestra, población, exposición, desenlaces e instrumentos, hallazgos, limitaciones, aporte y nivel de acceso). De esos
36, 15 se leyeron a texto completo (14 en PubMed Central y uno en PDF de ScienceDirect), con atención a los resultados,
la discusión y las limitaciones; los otros 21 se analizaron a partir del resumen.
Los DOI se comprobaron con Crossref y se compararon título y primer autor. Los volúmenes y números de artículo de
las
publicaciones
de
Cureus,
que
Crossref
no
entrega,
se
tomaron
de
PubMed.
Cuando
los
metadatos
de
Crossref
presentaban nombres sin separar apellido y nombre de pila, se reconstruyeron a partir del nombre completo que muestra
la fuente. El DOI de Mendoza L. et al. (2021) procede del repositorio institucional de la universidad y no pudo resolverse
en Crossref; el orden de los apellidos de ese estudio se tomó de LILACS.
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 6
2.6. Componente bibliométrico
Se analizaron los 193 registros incluidos. Año, revista, citas y palabras clave se tomaron de OpenAlex (131 registros) y
Dimensions (133 registros), emparejados por DOI. El país se obtuvo de las afiliaciones de autoría de OpenAlex (103
registros, más cinco consultados después por DOI), para uno más de Dimensions, y para 23 registros sin afiliación se
asignó el país del repositorio institucional según su dominio o nombre, de modo que ese dato corresponde a la institución
que aloja el documento y no necesariamente a los autores. Para otros ocho registros regionales se asignó el país a partir
del título, del resumen o de la revista (por ejemplo, un hospital paraguayo en el título o una revista cubana). En 53
registros el país no pudo determinarse. Las palabras clave de OpenAlex son asignadas automáticamente y no son las de
los
autores.
Los
cálculos
y
las
figuras
se
hicieron
con
Python
(pandas
y
matplotlib).
OpenAlex
y
Dimensions
no
equivalen a Scopus ni a Web of Science, y los indicadores pueden diferir si se replican en esas bases. Para los registros
sin DOI recuperados de CORE el año procede de ese agregador y puede reflejar la fecha de depósito.
III.
RESULTADOS
3.1. Producción científica
El corpus final reunió 193 registros pertinentes: 131 artículos de revista (clasificados como «Article» en las fuentes), 27
«article», 4 preprints, 1 capítulo y 30 documentos de repositorios; 52 de los 193 figuran en CORE. La producción anual
fue de 7 registros en 2016, 8 en 2017, entre 10 y 17 entre 2018 y 2023, y de 33, 33 y 31 en 2024, 2025 y 2026 (este
último año incompleto a la fecha de búsqueda; Figura 1). Los tres últimos años concentran 97 de los 193 registros (50,3
%).
Figura 1.
Producción anual de registros incluidos (n = 193) y subconjunto con al menos un país latinoamericano (n =
40). Fuente: elaboración propia con datos de OpenAlex y Dimensions. El año 2026 está incompleto.
La dispersión por revistas es grande. Cureus es la más frecuente (9 registros), seguida de Zenodo como depósito (8) y
del International Journal of Community Medicine and Public Health (5); ninguna otra revista supera los 2 registros, y el
único repositorio con más de 2 es repositorio.upao.edu.pe (5). Las citas son pocas: la media es de 2,9 por registro, la
mediana es 0 y el máximo es 44 (datos de OpenAlex y Dimensions a la fecha de consulta).
De los 140 registros con país identificado, Perú aporta 16, Pakistán 15, India 14 e Indonesia 12; siguen Colombia (8),
Arabia Saudita y Estados Unidos (7 cada uno), y Brasil e Irak (6 cada uno) (Figura 2). La cifra de Perú debe leerse con
cautela porque, de sus 16 registros, 14 provienen de repositorios universitarios y el país es el de la institución que los
aloja.
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 7
Figura 2
. Países con mayor número de registros (n = 140 con país identificado). En naranja, países latinoamericanos.
Catorce de los 16 registros de Perú proceden de repositorios y su país es el de la institución que los aloja. Fuente:
elaboración propia con datos de OpenAlex y Dimensions.
Las
palabras
clave
más
frecuentes
en
los
131
registros
que
las
tienen
son
«medical
students»
(120),
«caffeine
consumption» (66), «energy drinks» (58), «caffeine» (38), «energy drink consumption» (29), «coffee consumption»
(25), «university students» (22), «academic stress» (21), «gender differences» (19), «academic performance» (16) y
«sleep quality» (15). Los temas de sueño, estrés y rendimiento académico aparecen, por tanto, de forma recurrente junto
al consumo, pero con frecuencias mucho menores que los términos centrales.
3.2. Características del núcleo analítico
Los 15 estudios leídos a texto completo se resumen en la Tabla 3. Todos, salvo la revisión de Ahmed et al. (2026), son
transversales y recogen el consumo por autoinforme; las muestras van de 121 a 1 051 participantes y casi todos usan
muestreo por conveniencia o voluntario. Los demás estudios del núcleo mantienen el mismo patrón en los resúmenes:
diseños transversales, cuestionarios propios o adaptados, y análisis de asociación sin control completo de variables de
confusión.
Tabla 3.
Estudios del núcleo analítico leídos a texto completo
Estudio
Lugar y población
Diseño y muestra
Hallazgo principal
Ahmed et al.
(2026)
10 países; estudiantes
de medicina
Revisión narrativa
estructurada; 14
estudios, 5 815
participantes
Prevalencia depende de definiciones; el sueño
es el dominio más consistente; ningún estudio
mostró beneficio académico
Barahona-Correa et
al. (2018)
Bogotá, Colombia;
estudiantes de medicina
Transversal; n = 544
Bebidas energéticas 32 %; mayor uso con
PSQI > 5
Dahlawi et al.
(2024)
La Meca, Arabia
Saudita; estudiantes de
medicina
Transversal; n = 593
Café 72,3 %; sin asociación entre cafeína y
rendimiento
Singla et al. (2025)
Pakistán (según
aprobación ética);
estudiantes de medicina
Transversal,
conveniencia; n = 300
Más cafeína: peor sueño (r = 0,197) y menor
gravedad de piernas inquietas (r = −0,38
3)
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 8
Estudio
Lugar y población
Diseño y muestra
Hallazgo principal
Shoeleh et al.
(2025)
Estudiantes de
medicina y residentes;
encuesta
multiinstitucional
Transversal; n = 315
(211 estudiantes)
152 mg frente a 200 mg diarios (p = 0,001);
sin correlación con horas de sueño
El Seifi et al.
(2025)
Tabuk, Arabia Saudita;
estudiantes de medicina
Transversal; n = 305
81,3 % consume; 52 % de ellos ≥ 400 mg;
correlación negativa con bienestar OMS-5 (r =
−0,563)
Alshumrani et al.
(2023)
Yeda, Arabia Saudita;
estudiantes de medicina
Transversal; n = 260
74,6 % mala calidad de sueño; sin relación
significativa con bebida preferida ni
frecuencia de bebidas energéticas
Safarini et al.
(2021)
Palestina;
universitarios (23,1 %
de medicina)
Transversal; n = 1 051
Bebidas energéticas 59,6 % en varones y 29,7
% en mujeres; vínculo del tabaco con la
depresión
Qasem et al. (2024)
Jordania, seis
facultades; estudiantes
de medicina
Transversal; n = 307
50 % consumió bebidas energéticas; 80,5 %
aumenta en exámenes; sin asociación con
rendimiento
Choi et al. (2024)
Corea; estudiantes de
medicina y
premedicina
Transversal; n = 361
274,6 ± 276,5 mg/día; 19,9 % ≥ 400 mg;
motivo principal: rendimiento (60,9 %)
Phung et al. (2026)
California, EE. UU.;
estudiantes de medicina
(3 cursos)
Transversal, un
centro; n = 121
114,3 mg/día; 1 de 121 ≥ 400 mg; sin
diferencia por curso (p = 0,09)
El-Zayat et al.
(2026)
Yeda, Arabia Saudita;
estudiantes de medicina
Transversal; n = 500
Estrés total y expectativas sobre la cafeína: r =
0,597
Mularczyk-
Tomczewska et al.
(2025)
Mazovia, Polonia; 367
de medicina y 504 de
otras carreras
Transversal, por redes
sociales; n = 871
Consumo similar (75,8 % frente a 73,2 %);
mejor conocimiento en medicina
Petkar y Dabhade
(2026)
Maharashtra, India;
segundo año de
medicina
Transversal; n = 249
Consumidores de café: 131,6 ± 21,8 frente a
122,9 ± 23,4 en examen preliminar (p = 0,041)
Samaha et al.
(2020)
Líbano; estudiantes de
medicina
Artículo de datos; 596
completaron (800
abordados)
Datos sobre adicción a la cafeína, estrés y
variables asociadas
3.3. Patrones de consumo
El café es la fuente principal de cafeína en la mayoría de los estudios: 72,3 % en La Meca (Dahlawi et al., 2024), 79,2
% en Corea (Choi et al., 2024), 77,4 % en Tijuana (Rosales-Aguilar et al., 2018) y 93 % en Córdoba, donde además 91
% consumía mate (Martins et al., 2020). Las bebidas energéticas muestran la mayor variación: 20,5 % de uso habitual
en Corea (Choi et al., 2024), 27,3 % (33 de 121) en California (Phung et al., 2026), 37,97 % en Córdoba, 34,9 % en un
hospital universitario de Telangana (Vineesh et al., 2025), 49,38 % en un programa de medicina de Colombia (Gonzalez
Rausseo et al., 2024) y 50 % de consumo alguna vez en Jordania (Qasem et al., 2024). Estas cifras no son comparables
entre sí porque el periodo de recuerdo, la definición de «consumidor» y la población varían (consumo habitual, alguna
vez, últimos seis meses).
La cantidad ingerida también difiere según el contexto. La media fue de 274,6 mg diarios en Corea (Choi et al., 2024),
114,3 mg en California (Phung et al., 2026) y 152 mg en estudiantes de medicina frente a 200 mg en residentes de una
encuesta multiinstitucional (Shoeleh et al., 2025; p = 0,001). En esta última no hubo correlación entre los años de
formación y el consumo, y en California el consumo aumentó con el curso sin alcanzar significación (p = 0,09). En
Corea, los estudiantes de primer año de medicina tuvieron la mayor ingesta media (314,5 mg).
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 9
Los varones consumen más bebidas energéticas en varios estudios. En Palestina, 59,6 % de los varones frente a 29,7 %
de las mujeres las consumía (Safarini et al., 2021), aunque solo 23,1 % de esa muestra eran estudiantes de medicina; en
Polonia los varones declararon un consumo más frecuente (Mularczyk-Tomczewska et al., 2025), y en Tabuk ser varón
se asoció con una ingesta alta (El Seifi et al., 2025). Los motivos declarados son el rendimiento académico (60,9 % en
Corea), mantenerse despierto (70,1 % de los consumidores jordanos de bebidas energéticas) y mejorar la concentración
(91,9 % en Tabuk). Solo 31,2 % de los consumidores jordanos de bebidas energéticas dijo lograr casi siempre el efecto
buscado (Qasem et al., 2024).
El conocimiento del riesgo no parece traducirse en menor consumo. En Polonia, los estudiantes de medicina identificaron
con más frecuencia el límite de 400 mg diarios (p < 0,001) y reconocieron mejor los efectos adversos, pero su consumo
fue similar al de otras carreras (75,8 % frente a 73,2 %; diferencia no significativa), aunque combinaban más las bebidas
energéticas con café (16,6 % frente a 10,7 %; p = 0,011) (Mularczyk-Tomczewska et al., 2025). Los síntomas atribuidos
son frecuentes: 98 % de los estudiantes coreanos refirió alguno, sobre todo palpitaciones (47,4 %) (Choi et al., 2024), y
en Colombia los efectos adversos más citados fueron insomnio (21,58 %), taquicardia (17,43 %) y cefalea (14,52 %)
(Gonzalez Rausseo et al., 2024). En California, 63 de 121 estudiantes aceptaron al menos un ítem de una escala CAGE
adaptada a la cafeína, un instrumento que los propios autores advierten que no está validado (Phung et al., 2026).
3.4. Sueño
El sueño es el dominio con más estudios y resultados más consistentes, pero no unánimes. Varios trabajos asocian mayor
consumo con peor sueño. En Multan, entre 83 estudiantes no obesos agrupados por ingesta baja, moderada y alta,
la
mediana del PSQI fue 3, 7 y 11, respectivamente (p = 0,000) (Nasir et al., 2023). En Dharan, entre 350 estudiantes de
pregrado de un instituto de ciencias de la salud, 44,6 % tenía mala calidad de sueño y esta se asoció con mayor consumo
de cafeína, cigarrillos y alcohol (Bogati et al., 2020). En una muestra turca de 700 estudiantes de medicina, 73,1 % tenía
mala calidad de sueño y el consumo de cafeína aumentaba a medida que empeoraba el sueño (Akova et al., 2023). En
Bogotá, el uso de bebidas energéticas fue mayor entre quienes tenían un PSQI superior a 5 (Barahona-Correa et al.,
2018),
y
en
Telangana
los
consumidores
de
bebidas
energéticas
tuvieron
más
somnolencia
diurna
que
los
no
consumidores (ESS 8,9 frente a 6,5; p = 0,022) (Vineesh et al., 2025). En Faisalabad, la proporción de estudiantes con
8
–
10 horas de sueño cayó de 27 % sin cafeína a 4,9 % con cafeína (Jawed et al., 2026).
Otros estudios no encuentran la asociación o la matizan. En Yeda, 74,6 % de 260 estudiantes tenía mala calidad de sueño,
pero esta no se relacionó significativamente con la bebida preferida, con la puntuación del BEVQ-15 ni con la frecuencia
de consumo de bebidas energéticas; sin embargo, los autores reportan también una correlación positiva significativa
entre los puntajes continuos del PSQI y del BEVQ-15, lo que muestra que el resultado depende de cómo se analice la
relación (Alshumrani et al., 2023). En la encuesta multiinstitucional de Shoeleh et al. (2025) la cafeína se asoció con
fatiga, pero no con las horas de sueño. En Gujranwala, 32,7 % de 150 estudiantes consumía bebidas energéticas y los
autores no observaron trastornos del sueño significativos entre ellos (Butt et al., 2018), aunque se trata de un depósito
en Zenodo con muestreo intencional y sin evidencia de revisión por pares.
Singla et al. (2025), en 300 estudiantes de medicina, hallaron que mayor ingesta de cafeína se asociaba con peor calidad
de sueño (r = 0,197) y, de forma contraintuitiva, con menor gravedad del síndrome de piernas inquietas (r = −0,383).
Los autores lo atribuyen a diferencias individuales de respuesta y de dosis y reconocen que no controlaron el tabaco, el
alcohol ni los inhibidores de la bomba de protones. Entre las revisiones, Adibah Mohidem et al. (2026) concluyen que
el consumo moderado puede mejorar el estado de alerta, mientras que el excesivo o tardío reduce la calidad del sueño,
y Majewska et al. (2025) informan que entre 30 % y casi 50 % de los estudiantes consumidores de los estudios que
revisaron declaraba trastornos del sueño.
3.5. Salud mental
En Colombia, entre 467 estudiantes de medicina, la prevalencia de malestar psicológico fue de 65,9 %, la de síntomas
depresivos de 75,3 % y la de síntomas de ansiedad de 50,5 %; el consumo de cafeína, la somnolencia diurna excesiva y
la mala funcionalidad familiar fueron factores de riesgo significativos para un malestar psicológico alto en el análisis
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 10
ajustado (Pereira-Morales y Camargo, 2019). En Tabuk, 81,3 % de los 305 estudiantes consumía cafeína y el consumo
alto (400 mg o más) mostró una correlación negativa con el bienestar medido con el índice OMS-
5 (r = −0,563); los no
consumidores tenían mejores puntuaciones (El Seifi et al., 2025). En Turquía, el consumo fue mayor en quienes tenían
puntuaciones altas de ansiedad y estrés (Akova et al., 2023), y en Faisalabad las puntuaciones más altas de ansiedad se
observaron entre los consumidores de refrescos (HAD 8,24 ± 2,91) (Jawed et al., 2026).
Un matiz importante es qué se mide. En Yeda, el estrés total se correlacionó con las expectativas sobre la cafeína (r =
0,597) y el estrés académico con la expectativa de mejora de energía y trabajo (r = 0,59), pero el estudio evalúa creencias,
no consumo real (El-Zayat et al., 2026). En Palestina, un estudio con 1 051 universitarios (23,1 % de medicina) vinculó
el consumo de tabaco con la depresión y describió una alta prevalencia de bebidas energéticas, sin aislar el efecto de la
cafeína en estudiantes de medicina (Safarini et al., 2021). Samaha et al. (2020) publicaron en un artículo de datos la
información sobre adicción a la cafeína y estrés de estudiantes de medicina libaneses; el texto indica 800 estudiantes
abordados, 720 que consintieron y 596 que completaron los instrumentos, por lo que la cifra de 800 que aparece como
tamaño de muestra en otras secciones no es la analizada.
3.6. Rendimiento académico
Los resultados sobre rendimiento son inconsistentes. En La Meca, entre 593 estudiantes, no hubo asociación entre el
consumo de cafeína y el promedio académico, con la limitación de que los estudiantes con mejores resultados pudieron
participar más (Dahlawi et al., 2024). En Karachi, 94 % de unos 400 estudiantes consumía cafeína y 68 % creía que
mejoraba su rendimiento, pero el análisis multivariado no mostró asociación (Khan et al., 2017). En Jordania tampoco
se asoció el consumo regular de bebidas energéticas con el rendimiento académico (Qasem et al., 2024).
Dos estudios sí reportan diferencias. En Maharashtra, entre 249 estudiantes de segundo año que excluyeron a quienes
consumían habitualmente otras bebidas estimulantes, quienes tomaban café obtuvieron más puntos en el examen teórico
preliminar (131,6 ± 21,8 frente a 122,9 ± 23,4 sobre 200; p = 0,041) y el sueño actuó como factor modificador (Petkar
y Dabhade, 2026); los datos de subgrupos por frecuencia de consumo, sin embargo, no encajan plenamente con la media
global de consumidores y deben leerse con cautela. En Islamabad, con 101 estudiantes, quienes consumían entre 200 y
400 mg rindieron mejor en un módulo y quienes consumían más de 400 mg en otro, sin un patrón dosis-respuesta único
(Tahir et al., 2022). Ahmed et al. (2026) resumen que ningún estudio de su revisión demostró un beneficio académico.
En Bogotá, el hallazgo asociado al rendimiento fue la calidad del sueño y no la cafeína: dormir mejor se relacionó con
un mayor promedio (OR 2,6) (Barahona-Correa et al., 2018).
3.7. Estudios experimentales de efectos agudos
Cuatro estudios con estudiantes de medicina evaluaron efectos inmediatos. En Colombia, con 80 estudiantes, tres bebidas
energéticas con cafeína similar produjeron efectos diferentes sobre la presión sistólica, la frecuencia cardiaca, el cortisol
salival
y
la
memoria
de
trabajo,
lo
que
los
autores
interpretan
como
razón
para
seguir
investigando
los
riesgos
y
beneficios (García et al., 2017). En una muestra de 44 estudiantes, una bebida energética de 24 onzas redujo la dilatación
mediada por flujo de 5,1 ± 4,1 % a 2,8 ± 3,8 % (p = 0,004) y aumentó la presión arterial y la frecuencia cardiaca (Higgins
et al., 2021). En Raipur, 42 estudiantes de primer año redujeron sus tiempos de reacción en una tarea de Stroop tras
tomar cafeína (p < 0,0001) en un diseño antes y después (Srivastava y Sarkar, 2017). En un estudio de 30 estudiantes no
hubo diferencias entre una bebida energética y una bebida con glucosa en los tiempos de reacción auditivo y visual,
aunque el pulso aumentó solo con la bebida energética (p = 0,036) (Shanti y Manjree, 2016). Son muestras pequeñas,
efectos agudos y, en uno de ellos, sin grupo control descrito.
3.8. América Latina
Cuarenta de los 193 registros incluidos (20,7 %) tienen al menos un país latinoamericano, el 28,6 % de los 140 con país
identificado. Por país, Perú aporta 16 registros, Colombia 8, Brasil 6, Ecuador y México 3 cada uno, Paraguay 2, y
Argentina, Chile y Cuba 1 cada uno (un registro tiene filiación chilena y peruana). De los 40, 18 proceden de repositorios
institucionales, que alojan sobre todo trabajos de titulación de pregrado, y 22 de revistas u otros portales.
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 11
Ecuador tiene tres registros: un trabajo de titulación de la Universidad Católica de Santiago de Guayaquil (2021) y dos
artículos de revista de 2026. En el estudio de la Universidad de Cuenca, con 299 estudiantes de medicina, 46,82 %
consumía bebidas energéticas; entre los consumidores, 51,4 % lo hacía al menos una vez por semana (19,3 % cuatro o
más veces), el motivo principal era mantenerse despierto (47,14 %) y 17,14 % las combinaba con alcohol. No hubo
asociación
significativa
con
la
edad,
el
sexo,
la
residencia
ni
el
año
académico
(Medina
Loza
et
al.,
2026).
En
la
Universidad Técnica de Machala, entre 172 estudiantes de enfermería y medicina, la mayoría no consumía bebidas
energizantes de forma habitual; la más citada fue Powerade (32 %), que los autores clasifican como energizante aunque
suele considerarse una bebida deportiva, los motivos principales fueron la hidratación (30 %) y reducir el sueño (17 %),
y los síntomas más frecuentes fueron aumento de la frecuencia cardiaca (30 %), dolor abdominal (19 %) e insomnio (18
%) (Cedeño Diaz et al., 2026). Las cifras de las dos instituciones no son comparables, porque difieren la población, la
definición del producto y los instrumentos, y ambos estudios se resumieron a partir del resumen.
Los estudios regionales publicados en revistas (Tabla 4) comparten el diseño transversal con los de otras regiones y
ofrecen perfiles de consumo propios: predominio del café y, en Argentina, del mate; bebidas energéticas entre un tercio
y tres cuartos de los estudiantes (39,45 % en Lima, 46,82 % en Cuenca y 74,12 % entre 599 estudiantes de Maringá,
Brasil); y asociaciones con mal sueño y malestar psicológico cuando se midieron. En Lima, los estudiantes de medicina
que consumían bebidas energizantes tuvieron una razón de prevalencia de síntomas de insomnio de 1,78 (IC 95 %: 1,13
–
2,82) (Mendoza L. et al., 2021). En Barranquilla, 30,24 % de 463 estudiantes de medicina y enfermería usaba sustancias
inhibidoras
del
sueño,
con
la
cafeína
en
primer
lugar,
y
72,86
%
de
los
consumidores
refería
mejores
resultados
académicos, una percepción que el estudio no contrasta con indicadores objetivos (Arrieta-Reales y Arnedo-Franco,
2020). También existen estudios en estudiantes universitarios de otros programas, como el de Cartagena (Colombia),
con 558 estudiantes de 10 programas y 35 % de consumo de bebidas energéticas, sin que se confirme que incluyera
medicina (Torres Madrid et al., 2019).
Tabla 4.
Estudios latinoamericanos en revistas incluidos en el núcleo analítico y estudios regionales de contexto
Estudio
País
Diseño y muestra
Hallazgo principal
Acceso
Rosales-Aguilar
et al. (2018)
México
Transversal; n = 235
Café 77,44 %; efectos percibidos y síntomas
compatibles con abstinencia
Resumen
Barahona-Correa
et al. (2018)
Colombia
Transversal; n = 544
Bebidas energéticas 32 %; mayor uso con mal
sueño; mejor sueño asociado con mayor
promedio
Texto
Avila Alvarez et
al. (2019)
Colombia
y otros
Transversal; n = 450
(estudiantes y
médicos)
Alta frecuencia de consumo de bebidas
energéticas; casi cuatro de cada cinco
consumían
Resumen
Pereira-Morales
y Camargo
(2019)
Colombia
Transversal; n = 467
Cafeína como factor de riesgo de malestar
psicológico
Resumen
Martins et al.
(2020)
Argentina
Encuesta;
estudiantes de
Córdoba
99,15 % consumía psicoestimulantes; café 93
%, mate 91 %, bebidas energéticas 38 %
Resumen
Galhardo et al.
(2022)
Brasil
Transversal;
Catanduva
Muy alto número de estudiantes ingiere cafeína
Resumen
Gonzalez
Rausseo et al.
(2024)
Colombia
Transversal; n = 241
Bebidas energéticas 49,38 %; insomnio 21,58
%, taquicardia 17,43 %
Resumen
García et al.
(2017)
Colombia
Experimental; n = 80
Efectos agudos diferenciales de tres bebidas
energéticas
Resumen
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 12
Estudio
País
Diseño y muestra
Hallazgo principal
Acceso
Arrieta-Reales y
Arnedo-Franco
(2020)
Colombia
Transversal; n = 463,
medicina y
enfermería
30,24 % usa sustancias inhibidoras del sueño;
cafeína en primer lugar; 72,86 % de los
consumidores refiere mejores resultados
Resumen
Mendoza L. et
al. (2021)
Perú
Transversal
analítico; n = 289
Bebidas energizantes 39,45 %; insomnio 21,80
%; razón de prevalencia 1,78 (IC 95 %: 1,13
–
2,82)
Resumen
Bressan et al.
(2024)
Brasil
Transversal; n = 599
74,12 % consume; 64,5 % refiere efectos
colaterales (palpitaciones, ansiedad, insomnio)
Resumen
Medina Loza et
al. (2026)
Ecuador
Transversal; n = 299
46,82 % consume; motivo principal mantenerse
despierto (47,14 %); 17,14 % las combina con
alcohol
Resumen
Cedeño Diaz et
al. (2026)
Ecuador
Transversal; n = 172,
enfermería y
medicina
Mayoría sin consumo habitual; Powerade 32 %;
síntomas: taquicardia 30 %, dolor abdominal 19
%, insomnio 18 % (contexto: muestra mixta)
Resumen
Torres Madrid et
al. (2019)
Colombia
Transversal; n = 558,
10 programas
35 % consume bebidas energéticas; no se
confirma que incluya medicina (contexto)
Resumen
IV.
DISCUSIÓN
La evidencia revisada sostiene tres afirmaciones con distinto grado de firmeza. La primera, la más sólida, es que el
consumo de cafeína es habitual entre los estudiantes de medicina de todas las regiones estudiadas, con el café como
fuente dominante y con motivos centrados en el estado de alerta, la concentración y los exámenes. La segunda es que
existen asociaciones entre mayor consumo, peor sueño y mayor malestar psicológico, aunque no todos los estudios las
encuentran y casi todos son transversales. La tercera, que la creencia de que la cafeína mejora el rendimiento académico
no encuentra respaldo consistente en indicadores objetivos. Lo que la evidencia no permite es afirmar causalidad ni
estimar la prevalencia regional.
La heterogeneidad de las prevalencias es en gran parte metodológica. Las cifras de bebidas energéticas, del 20 % al 50
%, provienen de definiciones diferentes y de poblaciones distintas, y comparar el 52 % de consumidores con ingesta alta
en Tabuk con el 19,9 % de todos los estudiantes con ingesta alta en Corea sería un error. Esta lectura coincide con la de
Ahmed et al. (2026) sobre el peso de la definición del producto y del periodo de recuerdo. Es plausible que además
existan diferencias reales por contexto cultural (el mate en Argentina, el café árabe en Arabia Saudita), pero los datos
revisados no permiten separarlas de las diferencias de medición.
Sobre el sueño y la salud mental, la dirección de la asociación es el problema central. Un estudiante con mal sueño o con
ansiedad puede consumir más cafeína para compensar, y no al revés; el estudio turco lo muestra al reportar que el
consumo aumentaba a medida que empeoraba el sueño (Akova et al., 2023). El estudio de Alshumrani et al. (2023)
ilustra además que el resultado depende del análisis: la relación no fue significativa con las categorías de bebida, pero sí
con los puntajes continuos. Los resultados de Singla et al. (2025), en los que más cafeína se asocia con peor sueño pero
con menos síntomas de piernas inquietas, muestran que las asociaciones de segundo orden también pueden ser engañosas
cuando faltan controles. Por todo ello, nuestra síntesis es coherente con la prudencia de Ahmed et al. (2026): la evidencia
respalda
la
preocupación
por
el
consumo
elevado
o
tardío
y
por
sus
asociaciones
con
el
sueño,
pero
no
sostiene
afirmaciones causales sobre el estado emocional ni el desempeño.
En rendimiento académico, la divergencia puede explicarse por la medida utilizada (promedio acumulado, calificaciones
de módulos, un examen preliminar), por el control del sueño y por el sesgo de participación. El estudio de Petkar y
Dabhade
(2026)
mostró
una
diferencia
a
favor
de
los
consumidores
de
café,
pero
tras
excluir
a
los
consumidores
habituales de otras bebidas estimulantes, y reconoce el sueño como modificador; el de Dahlawi et al. (2024) no halló
asociación y advierte que los mejores estudiantes pudieron responder más. La percepción de utilidad es amplia (68 % en
Karachi,
60,9
%
de
motivación
académica
en
Corea)
y
puede
sostener
el
consumo
aunque
no
se
refleje
en
las
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 13
calificaciones.
Los
estudios
experimentales,
por
su
parte,
evalúan
efectos
fisiológicos
o
psicomotores
agudos
con
muestras pequeñas y no permiten extrapolar al rendimiento académico acumulado.
El aporte regional de este trabajo es doble. Primero, la literatura latinoamericana sí existe, a diferencia de lo que sugiere
la ausencia señalada por Ahmed et al. (2026), pero esa ausencia refleja los criterios de inclusión de esa revisión (inglés,
revisión por pares, datos separados de estudiantes de medicina) más que la inexistencia de estudios. Hay estudios en
revistas internacionales con datos latinoamericanos (Avila Alvarez et al., 2019; Barahona-Correa et al., 2018; García et
al., 2017; Pereira-Morales y Camargo, 2019) y estudios en revistas regionales en español y portugués (Arrieta-Reales y
Arnedo-Franco, 2020; Bressan et al., 2024; Galhardo et al., 2022; Gonzalez Rausseo et al., 2024; Martins et al., 2020;
Mendoza L. et al., 2021; Rosales-Aguilar et al., 2018). Segundo, una parte considerable de la producción de la región,
18 de 40 registros, está en repositorios institucionales, sobre todo peruanos. SciELO, Dialnet, LILACS y Redalyc sugiere
que las primeras fuentes captaron la mayor parte de lo pertinente: de once estudios pertinentes que aparecieron en esas
bases, nueve ya estaban en el corpus y dos eran nuevos. Con una muestra tan pequeña y sin doble cribado, esa proporción
es solo orientativa. Ese material es útil para describir qué se investiga, pero no se usó aquí para extraer resultados, su
tipo documental no se verificó uno a uno.
Para Ecuador, el panorama es de producción reciente y escasa. Los dos artículos de revista identificados son de 2026,
cada uno procede de una sola institución (Cuenca y Machala) y usan instrumentos y definiciones de producto distintos,
de modo que no permiten estimar una prevalencia nacional ni comparar regiones. Solo el estudio de Cuenca se centra
exclusivamente en estudiantes de medicina. Esto no demuestra que no exista más investigación local; puede reflejar la
cobertura de las bases utilizadas, la cobertura parcial de Redalyc o publicaciones aún no indexadas. Sí indica que las
cifras
ecuatorianas
disponibles
proceden
de
muestras
institucionales
con
diseño
transversal
y
que
un
estudio
multicéntrico con instrumentos comparables a los internacionales sería un aporte.
Limitaciones. La selección la realizó un solo revisor con reglas de palabras clave, sin doble cribado ni evaluación formal
del riesgo de sesgo; 217 de los 590 registros únicos de la primera fase se cribaron solo por título. Solo 15 de los 36
estudios del núcleo con DOI se leyeron a texto completo, y el resto se resumió a partir del resumen. No se consultaron
Scopus ni Web of Science; Redalyc se revisó solo de forma parcial. La integración de las fuentes regionales mostró
además que el año de algunos registros de CORE correspondía a la fecha de depósito; se corrigieron los casos detectados,
pero no puede descartarse que persistan errores de fecha en registros sin DOI. Los indicadores bibliométricos derivan de
OpenAlex y Dimensions, con país determinable en 140 de 193 registros (en 31 de ellos a partir del repositorio, el título
o la revista, y no de las afiliaciones de los autores) y palabras clave automáticas en 131. Los 40 documentos del núcleo
se eligieron de forma intencional y no representan una muestra aleatoria del corpus. Finalmente, las conclusiones sobre
asociaciones dependen de estudios en su mayoría transversales, autoinformados y con muestras de conveniencia.
V.
CONCLUSIONES
El consumo de cafeína y de bebidas energéticas es frecuente entre los estudiantes de medicina, pero su cuantificación
depende tanto de las definiciones como de las conductas, y las prevalencias de los estudios no son comparables sin
estandarizar el producto, la dosis y el periodo de recuerdo. Varios estudios asocian el consumo elevado con peor sueño
y con mayor malestar psicológico, mientras que otros no encuentran esas asociaciones; la relación con el rendimiento
académico
es
inconsistente.
Dado que
la
evidencia
es
casi
toda
transversal
y
autoinformada,
no permite
establecer
causalidad ni dirección.
La producción científica creció desde 2024, está dispersa entre muchas revistas y concentra su origen en Asia y Medio
Oriente. América Latina aporta 40 de los 193 registros incluidos, 18 de ellos en repositorios institucionales, y Ecuador
tiene tres: un trabajo de titulación y dos artículos de 2026, uno de ellos con estudiantes
de medicina de Cuenca. Se
recomienda,
para
estudios
futuros,
usar
medidas
estandarizadas
de
ingesta
de
cafeína,
diseños
longitudinales
que
permitan evaluar la dirección de las asociaciones, control del sueño y del estrés como variables de confusión y estudios
multicéntricos
en
la
región
andina
con
instrumentos
comparables
a
los
internacionales.
Para
futuras
revisiones,
se
recomienda completar la cobertura de Scopus y Web of Science, y aplicar doble cribado.
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 14
VI.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Adibah Mohidem, N., Ramlee, S., Amerrah Suhaimi, N., Nadiah Amran, N., Ain Farhani Ghazali, N., Hanisah Farzana
Rashid, N., Najmi Mohammad Fauzi, M., & Nuriman Mohd Roslani, E. (2026). Effects of caffeine
consumption on sleep quality among medical students: A review.
Jana Nexus: Journal of Health and Medicine
,
2
(7), 26
–
32.
https://doi.org/10.21474/jnhm01/163
Ahmed, A., Maina, C., & Akhtar, A. (2026). Are future physicians practicing safe caffeine consumption? A structured
narrative review of caffeine and energy drink use among medical students.
Frontiers in Public Health
,
14
,
Article 1935826.
https://doi.org/10.3389/fpubh.2026.1935826
Akova, İ., Duman, E. N., Sahar, A. E., & Sümer, E. H. (2023).
The relationship between caffeine consumption and
depression, anxiety, stress level and sleep quality in medical students.
Journal of Turkish Sleep Medicine
,
10
(1), 65
–
70.
https://doi.org/10.4274/jtsm.galenos.2022.06078
Alshumrani, R., Shalabi, B., Sultan, A., Wazira, L., Almutiri, S., & Sharkar, A. (2023). Consumption of energy drinks
and their effects on sleep quality among medical students.
Journal of Family Medicine and Primary Care
,
12
(8), 1609
–
1614.
https://doi.org/10.4103/jfmpc.jfmpc_1_23
Arrieta-Reales, N., & Arnedo-Franco, G. (2020). Sustancias inhibidoras de sueño, hábitos de estudio y rendimiento
académico en estudiantes de medicina y enfermería de universidades de la ciudad de Barranquilla, Colombia.
Educación Médica
,
21
(5), 306
–
312.
https://doi.org/10.1016/j.edumed.2018.10.009
Avila Alvarez, A. A., Tijo Lopez, A. B., Teherán Valderrama, A. A., Mayo Patiño, M. S., & Tuiran Alvarez, L. M.
(2019). Pattern and predictors of energy drink consumption in medical students and physicians.
Journal of
Substance Use
,
24
(5), 539
–
545.
https://doi.org/10.1080/14659891.2019.1620885
Barahona-Correa, J. E., Aristizabal-Mayor, J. D., Lasalvia, P., Ruiz, Á. J., & Hidalgo-Martínez, P. (2018). Sleep
disturbances, academic performance, depressive symptoms and substance use among medical students in
Bogota, Colombia.
Sleep Science
,
11
(4), 260
–
268.
https://doi.org/10.5935/1984-0063.20180041
Bogati, S., Singh, T., Paudel, S., Adhikari, B., & Baral, D. (2020). Association of the pattern and quality of sleep with
consumption of stimulant beverages, cigarette and alcohol among medical students.
Journal of Nepal Health
Research Council
,
18
(3), 379
–
385.
https://doi.org/10.33314/jnhrc.v18i3.2633
Bressan, T., Ferreira, K. M., Silva, N. C. F., & Paglia, B. A. R. (2024). Aspectos relacionados ao perfil de consumo de
bebidas energéticas por acadêmicos de medicina.
Arquivos de Ciências da Saúde da UNIPAR
,
28
(2), 372
–
392.
https://doi.org/10.25110/arqsaude.v28i2.2024-11076
Butt, A. H., Bashir, M. M., & Hassan, U. (2018).
Cross sectional study on the quality and patterns of sleep in relation
to consumption of energy drinks among students
[Preprint]. Zenodo.
https://zenodo.org/records/1401442
Cedeño Diaz, E. M., Cueva Rey, J. N., Arce Rodríguez, J. J., & Chamba Tandazo, M. J. (2026). Consumo de bebidas
energizantes y los efectos secundarios en la salud de estudiantes universitarios.
Salud Medicina e Innovación
Journal
,
4
(3.1), 716
–
731.
https://doi.org/10.70577/nekyya18
Choi, S. W., Kim, Y. W., Lee, C. Y., Jang, H. S., Chae, H. S., Choi, J. H., & Ko, Y. H. (2024). Caffeine consumption
of medical students in Korea: Amount and symptoms based on a 2023 survey.
Korean Journal of Medical
Education
,
36
(3), 267
–
274.
https://doi.org/10.3946/kjme.2024.301
Dahlawi, M., Hennawi, Y. B., Baharith, M., Almurakshi, M., Bawashkhah, A., Dahlawi, S., Alosaimi, S. B., Alnahdi,
F. S., Alessa, T. T., Althobity, O., & Obaid, M. (2024). The association between caffeine consumption and
academic success in Makkah region, Saudi Arabia.
Cureus
,
16
(4), Article e57975.
https://doi.org/10.7759/cureus.57975
El Seifi, O. S., Younis, F. E., Alsaiari, N. A., Alanazi, R. M., Alanazi, A. K., Alamri, L. M., Albalawi, M. S., Alatawi,
S. H., & Mortada, E. M. (2025). Caffeine intake and awareness of its adverse effects: Insights from the medical
students at the University of Tabuk.
PLOS ONE
,
20
(10), Article e0335391.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0335391
El-Zayat, A., Sultan, S., Sarhan, R., Banjar, R., Qadi, R., Kutub, L., Al-Tuwairqi, R., & Site, W. (2026). Association
between academic stress and caffeine expectancy among medical students in Jeddah Saudi Arabia.
Discover
Mental Health
,
6
(1), Article 60.
https://doi.org/10.1007/s44192-026-00412-9
Galhardo, M. V., Osaki, B. L., Violla, P. R., Rodrigues, F. P., Silva, A. G. da, Costa, T., & Ribas Filho, D. (2022).
Caffeine ingestion by students at the Brazil faculty of medicine: A prospective observational cross-sectional
study.
International Journal of Nutrology
,
15
(3).
https://doi.org/10.54448/ijn22s103
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 15
García, A., Romero, C., Arroyave, C., Giraldo, F., Sánchez, L., & Sánchez, J. (2017). Acute effects of energy drinks in
medical students.
European Journal of Nutrition
,
56
(6), 2081
–
2091.
https://doi.org/10.1007/s00394-016-1246-
5
Gonzalez Rausseo, M. del V., Fajardo Borda, L. F., Esteban Silva, H. L., Gordon Bustacara, C. C., Abril Rodriguez, L.
D., & Vargas Rodríguez, L. J. (2024). Prevalencia del consumo de bebidas energizantes y efectos adversos en
estudiantes de medicina.
Revista Repertorio de Medicina y Cirugía
,
33
(1), 54
–
60.
https://doi.org/10.31260/repertmedcir.01217372.1445
Higgins, J. P., Liras, G. N., Liras, I. N., Jacob, R., Husain, F., Pabba, K. C., & Schultea, M. (2021). Energy drink
effects on hemodynamics and endothelial function in young adults.
Cardiology
,
146
(2), 258
–
262.
https://doi.org/10.1159/000512433
Jawed, S., Naseem, T. H., Usman, M., & Javed, M. M. (2026). Impact of caffeine consumption on sleep quality and
anxiety levels in undergraduate medical students.
South Asian Journal of Medical Sciences
,
7
(1), 125
–
129.
https://doi.org/10.56536/sajms.v7i1.119
Khan, M. S., Nisar, N., & Naqvi, S. A. A. (2017). Caffeine consumption and academic performance among medical
students of Dow University of Health Science (DUHS), Karachi, Pakistan.
Annals of Abbasi Shaheed Hospital
and Karachi Medical & Dental College
,
22
(3), 179
–
184.
https://doi.org/10.58397/ashkmdc.v22i3.126
Majewska, E.,
Domańska, I., Sagan, A., Domagała, M., Wiewióra, J., Duda, W., Piśkiewicz, M., Biedka, K., & Bulski,
J. (2025). Caffeine
–
a popular stimulant as a cause of insomnia among medical students
–
a review of the latest
literature.
International Journal of Innovative Technologies in Social Science
(2(46)).
https://doi.org/10.31435/ijitss.2(46).2025.3280
Martins, M. F., Vanoni, S., & Carlini, V. P. (2020). Consumo de psicoestimulantes como potenciadores cognitivos por
estudiantes de Medicina de Universidad Nacional de Córdoba.
Revista de la Facultad de Ciencias Médicas de
Córdoba
,
77
(4), 254
–
259.
https://doi.org/10.31053/1853.0605.v77.n4.28166
Medina Loza, C. M., Ochoa Guzmán, J. A., & Larriva Villarreal, D. K. (2026). Prevalencia del consumo de bebidas
energéticas en estudiantes de medicina y factores asociados: Estudio transversal en Cuenca, Ecuador.
ASCE
Magazine
,
5
(2), 2515
–
2534.
https://doi.org/10.70577/asce.v5i2.888
Mendoza L., M. G., Cornejo V., G., Al-kassab C., A., Rosales K., Á. A., Chávez R., B. S., & Alvarado, G. F. (2021).
Uso de bebidas energizantes y síntomas de insomnio en estudiantes de medicina de una universidad peruana.
Revista Chilena de Neuro-Psiquiatría
,
59
(4), 289
–
301.
https://doi.org/10.4067/S0717-92272021000400289
Mularczyk-Tomczewska, P., Koweszko, T., Koperdowska, J., Adamska, E., & Silczuk, A. (2025). Energy drink
knowledge, consumption, and regulation support among Polish medical and non-medical students: A cross-
sectional study.
Nutrients
,
17
(21), Article 3430.
https://doi.org/10.3390/nu17213430
Nasir, G. M., Ahmad, J., Aziz, A., Hussain, H., Zafar, R., & Iqbal, A. (2023). Effect of caffeine consumption on sleep
quality of undergraduate medical students of Multan.
Journal of Fatima Jinnah Medical University
,
16
(3),
102
–
106.
https://doi.org/10.37018/zlax7580
Pereira-Morales, A. J., & Camargo, A. (2019). Psychological distress among undergraduate medical students: The
influence of excessive daytime sleepiness and family functioning.
Psychology, Health & Medicine
,
24
(8), 936
–
950.
https://doi.org/10.1080/13548506.2019.1612078
Petkar, S. S., & Dabhade, S. (2026). Association between coffee consumption and academic performance among
second-year medical students.
Cureus
,
18
(2), Article e103534.
https://doi.org/10.7759/cureus.103534
Phung, B., Shaw, J., Yoo, S. R., Lai, A., Rao, A., Nguyen, B., Ly, E., Hagerty, J., Chen, R., & Wright, D. (2026).
Caffeine consumption patterns among medical students: Survey study.
JMIR Formative Research
,
10
, Article
e79077.
https://doi.org/10.2196/79077
Plumber, N., Majeed, M., Ziff, S., Thomas, S. E., Bolla, S. R., & Gorantla, V. R. (2021). Stimulant usage by medical
students for cognitive enhancement: A systematic review.
Cureus
,
13
(5), Article e15163.
https://doi.org/10.7759/cureus.15163
Qasem, N. W., Al-omoush, O. M., Al Ammouri, Z. M., Alnobani, N. M., Abdallah, M. M., Khateeb, A. N., Habash,
M. H., & Hrout, R. A. (2024). Energy drink consumption among medical students in Jordan
–
prevalence,
attitudes, and associated factors: A cross-sectional study.
Annals of Medicine & Surgery
,
86
(4), 1906
–
1914.
https://doi.org/10.1097/ms9.0000000000001791
Cafeína y bebidas energéticas en estudiantes de medicina: revisión integrativa de la evidencia y de la producción científica en América Latina (2016
–
2026)
Lemaciencias
| Vol. 2, Núm. 2 (1-16) - 2026
| Pág. 16
Rosales-Aguilar, M., Castillo Ortiz, E., Díaz Trujillo, C. G., & Sánchez-Díaz, M. de los R. (2018). Consumo de
bebidas con cafeína y sus efectos en estudiantes de Medicina de la Universidad Autónoma de Baja California,
Tijuana.
RICS Revista Iberoamericana de las Ciencias de la Salud
,
7
(13), 33
–
51.
https://doi.org/10.23913/rics.v7i13.59
Safarini, O. A., Taya, H., Abu Elhija, Y., Qadous, M., Farhoud, A., Thabaleh, A., Khayyat, A., Nazzal, Z., Abuhassan,
A. M., Ghanim, N., Mahamid, F., Al Ali, R., & Damiri, B. (2021). Assessment of the relationship of depression
with tobacco and caffeine use among university students: A cross-sectional study.
Cureus
,
13
(10), Article
e19098.
https://doi.org/10.7759/cureus.19098
Samaha, A., Al Tassi, A., Yahfoufi, N., Gebbawi, M., Rached, M., & Fawaz, M. A. (2020). Data on the relationship
between caffeine addiction and stress among Lebanese medical students in Lebanon.
Data in Brief
,
28
, Article
104845.
https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.104845
Shanti, V., & Manjree, D. (2016). Comparison of the effect of caffeine containing energy drink and Glucon D on
auditory and visual reaction time.
International Journal of Medical Research & Health Sciences
,
5
(7), 94
–
100.
https://www.ijmrhs.com/abstract/comparison-of-the-effect-of-caffeine-containing-energy-drink-and-glucon-d-
on-auditory-and-visual-reaction-time-871.html
Shoeleh, C., Sandstrom, R., Pierce, D. P., & Patel, T. (2025). Evolution and effects of caffeine utilization throughout
medical and surgical training.
Cureus
,
17
(1), Article e77600.
https://doi.org/10.7759/cureus.77600
Singla, B., Abbas, S. F., Nadeem Khan, M., Amir, M., Cheema, M. U., Akhlaq, M. A., Khan, M. A., Ahmed, M.,
Mirza, W., Ali, M., & Bano, S. (2025). Exploring the link between caffeine intake, sleep quality, and restless
legs syndrome among medical students.
Cureus
,
17
(5), Article e84401.
https://doi.org/10.7759/cureus.84401
Srivastava, N., & Sarkar, D. (2017). Effect of caffeine on information processing using Stroop task.
Indian Journal of
Applied Research
,
7
(4).
https://www.worldwidejournals.com/indian-journal-of-applied-research-
(IJAR)/article/effect-of-caffeine-on-information-processing-using-stroop-task/MTE2MzQ=/
Tahir, D., Rehman, I. U., & Zahra, T. (2022). Assessing the correlation between caffeine consumption and its effect on
the academic performance of medical students of Shifa College of Medicine, Islamabad, Pakistan: A cross-
sectional study.
Journal of Rawalpindi Medical College
,
26
(1), 5
–
10.
https://doi.org/10.37939/jrmc.v26i1.1559
Torres Madrid, C., Angulo Romero, H., Rocha Carrascal, M., García Petro, K., Romero Ortíz, M., & Polo Martínez,
M. (2019). Prevalencia y patrones de consumo de bebidas energizantes en estudiantes en una universidad
colombiana.
Revista Salud Bosque
,
9
(1).
https://doi.org/10.18270/rsb.v9i1.2637
Vineesh, A., Pokkuluri, A., Mandava, S., & Samarpana, K. P. (2025). Prevalence of energy drink consumption and its
association with perceived stress and daytime sleepiness among undergraduate students at a tertiary care
teaching hospital, Telangana.
Journal of Chemical Health Risks
,
15
(6), 2901
–
2914.
https://doi.org/10.52783/jchr.v15.i6.11298