Soy Esbehidy Reséndiz Escobar, y si esperas encontrar en mí a alguien de frases grandilocuentes, probablemente te decepcione. Mi trabajo suele ser otra cosa: miro a un país a través de datos. A través de una muestra. A través de entrevistas cuidadosamente levantadas. A través de cifras que al principio parecen frías… y luego, de repente, empiezan a hablar de personas reales: de adolescentes que ya prueban el azar; de hombres que se exponen más al riesgo; de formatos de apuesta de los que casi nadie habla en voz alta, pero que concentran los perfiles más problemáticos.
Llegué al campo del gambling no “por moda” ni porque los casinos luzcan bien en titulares. Llegué igual que a otros temas del comportamiento adictivo: porque en las grandes encuestas nacionales (ENCODAT 2016–2017) el juego por dinero no aparecía como una anécdota marginal, sino como una capa visible de la vida cotidiana… y, al mismo tiempo, como una zona de vulnerabilidad donde una pequeña proporción de personas cruza el umbral hacia un trastorno. Esa frontera —entre la prevalencia de una conducta y el peso de sus consecuencias— era lo que yo quería hacer visible con la mayor honestidad posible.
Soy coautor del artículo Magnitude and extent of gambling disorder in the Mexican population publicado en Salud Mental(2018). Nuestro objetivo fue práctico y directo: estimar la magnitud del gambling disorder en México, identificar en qué grupos demográficos aparece con mayor frecuencia y entender qué modalidades de apuesta se asocian con una mayor concentración del problema.
Mi “hogar profesional” está en esa parte de la ciencia que casi nunca se vuelve película. No hay una escena dramática de epifanía bajo la lluvia ni un final con música épica. Hay otra realidad: encuestas nacionales, instrumentos válidos de medición, ponderadores, control de calidad del trabajo de campo, estadística que tiene que ser rigurosa. Y hay responsabilidad: lo que hacemos puede convertirse en decisiones —desde prevención escolar hasta protocolos de tamizaje en clínicas.
Mucha gente imagina el estudio del gambling como una historia sobre dinero y “vicio”. Yo lo veo, antes que nada, como una historia sobre regulación emocional, ilusión de control y la facilidad con la que el riesgo se vuelve una forma de “anestesiar” estrés, soledad o vacío interno. Para algunos, jugar queda en un episodio. Para otros, se vuelve hábito. Y para una fracción pequeña, se convierte en un trastorno clínicamente significativo, capaz de destruir finanzas, relaciones y la capacidad misma de vivir con calma.
Y ahí aparece mi pregunta favorita —fría en forma, humana en fondo—: ¿cuántas personas están ahí, dónde están y qué tienen en común?
Indicadores clave que considero la base para hablar de gambling en México (ENCODAT 2016–2017)
| Indicador | Valor | Corte | Enlace |
|---|---|---|---|
| Lifetime gambling: jugaron por dinero al menos una vez en la vida | 24,5% | 12–65 años | SciELO • PDF |
| Gambling disorder: cumplen criterios | 0,3% (adolescentes: 0,4%) | 12–65 años | Salud Mental • ResearchGate |
| Lifetime gambling por sexo | Hombres 32% • Mujeres 17,4% | Sexo | |
| Lifetime gambling por edad | 12–17: 35,3% • 18–29: 28,6% • 30–65: 18,8% | Edad | |
| Diseño del estudio | Probabilístico, multietápico; n≈56 877 | ENCODAT 2016–2017 | Salud Mental |
Qué considero exactamente mi aporte
No me gusta adjudicarme lo que nace de un trabajo colectivo. Pero sí tengo claro qué es lo que aporto en proyectos de este tipo.
Soy la persona que convierte la frase “parece un problema” en un hecho medible. Trabajo donde hay que:
- describir conductas poblacionales (quién participa y con qué frecuencia);
- separar la participación “típica” de la zona clínicamente significativa;
- mostrar dónde se concentra el riesgo (por sexo, edad, nivel socioeconómico, modalidades de juego);
- y hacerlo de manera que el resultado sirva para prevención, no solo para debate académico.
A mí me importa que el análisis no “diluya” el peligro. Si en la población el gambling disorder aparece como 0,3%, alguien podría decir: “es poco”. Pero si ves que los adolescentes concentran el pico de participación y que ciertas modalidades elevan mucho la concentración de GD entre quienes las practican, ya no dices “poco”: dices “aquí está la ventana de intervención temprana”.
Siempre separo dos cosas: masividad y concentración de riesgo
Si tuviera que dejar una sola idea grabada, sería esta: la modalidad más popular no tiene por qué ser la más “peligrosa” en términos de concentración de gambling disorder.
Las máquinas/slots, en nuestros datos, aparecen como la modalidad con mayor prevalencia de vida. Pero cuando miras la proporción de gambling disorder dentro de cada modalidad, aparecen perfiles distintos —y el juego online, aun con menor prevalencia, muestra una concentración alta de GD entre quienes lo practican.
Eso cambia por completo la lógica de prevención. No puedes intervenir solo donde “hay más gente”. También debes intervenir donde “hay más riesgo”. Una cosa es cobertura. La otra es profundidad del daño.
Modalidades de apuesta: masividad vs concentración de gambling disorder (según el artículo 2018)
| Modalidad | Prevalencia de vida | Proporción de GD entre quienes la practican | Interpretación (mi lectura) | Fuente |
|---|---|---|---|---|
| Betting machines / slot machines | 11,8% | 1,6% | La modalidad más masiva: gran volumen absoluto de participación | SciELO • PDF |
| Lottery / Melate / Tris | 8,3% | (ver tabla en el artículo) | Alta normalización social: importa el tamizaje por frecuencia/pérdidas | |
| Cards | 7,3% | (ver tabla en el artículo) | El contexto social puede “camuflar” señales de problema | |
| Online gambling | 0,8% | 4,0% | Baja prevalencia, pero alta concentración de GD entre practicantes | SciELO |
| Horse races / dog races / cockfights | (raro) | 3,9% | Apuestas “de evento” con alta carga emocional suelen atraer mayor riesgo | SciELO |
| “Skill games” (bowling, billiards, golf) | (raro) | 3,6% | La ilusión de control (“yo sé”) puede empujar un patrón riesgoso | SciELO |
Por qué “hombres” y “adolescentes” no son un cliché, sino un punto de enfoque
Cuando hablo de diferencias por sexo, no hago moral. Leo la estructura del riesgo: si los hombres participan más, entonces están más expuestos. Y cuando miro a los adolescentes, no culpo a una generación: veo una ventana. Inicio temprano.
Los adolescentes (12–17) muestran el mayor nivel de participación de vida. Eso significa algo simple: la prevención no puede esperar “a que sean adultos”. No puedes aguardar a que aparezcan deudas y rupturas. Hay que intervenir cuando el azar todavía no se ha convertido en el lenguaje con el que una persona regula ansiedad o dolor.
Mi lógica interna del gambling: tres preguntas con las que me reviso siempre
1) ¿Quién participa?
Prevalencia y grupos: edad, sexo, estrato social.
2) ¿En qué participa exactamente?
Modalidades: lotería, slots, online, apuestas de evento, “juegos de habilidad”.
3) ¿Dónde se concentra el problema?
Proporción de gambling disorder entre quienes eligen una modalidad. Y aquí aparece lo inesperado: la mayor concentración puede estar en formatos con menos gente, pero con ciclos más rápidos, acceso más fácil y una ilusión de control más fuerte.
Perfil de riesgo “en una pantalla”: a quién buscaría primero y por qué (según los hallazgos del artículo)
| Qué destaco | Por qué importa | Métrica en los datos | Fuente |
|---|---|---|---|
| Adolescentes (12–17) | Ventana temprana de participación; la prevención funciona mejor antes de que se “fije” el patrón | Lifetime 35,3% • GD (poblacional) 0,4% | |
| Hombres | Mayor participación → mayor exposición basal al riesgo | Lifetime 32% vs 17,4% | |
| Juego online | Baja prevalencia, alta concentración de GD entre quienes lo practican | Lifetime 0,8% • GD entre practicantes 4,0% | SciELO |
| Slots / betting machines | Modalidad más masiva → clave para cobertura, aunque la concentración de GD sea menor | Lifetime 11,8% • GD entre practicantes 1,6% |
Procuro que los datos no se vuelvan una condena fría
Hay una línea fina entre “medir un problema” y “ponerle una etiqueta a la gente”. En gambling, esa línea está cerca: el estigma puede bloquear la ayuda, y cuando bloquea la ayuda, las personas esconden el problema hasta muy tarde. Por eso prefiero un lenguaje que haga dos cosas a la vez:
- no minimice el riesgo;
- y no convierta a una persona en “mala”.
Para mí, un texto científico no es una vitrina. Es una herramienta.
Mi énfasis: ver el país en cortes, no “en promedio”
Cuando decimos “24,5% ha jugado”, eso es un promedio. Y el promedio a veces adormece. Por eso a mí me importan los cortes:
- edad (los adolescentes se distinguen);
- sexo (los hombres se distinguen);
- modalidad (masividad y concentración de riesgo no siempre van juntas).
Y sí: presto atención a las zonas grises de accesibilidad. Si algo que “no debería” ser tan frecuente aun así lo es, la discusión no puede quedarse en “responsabilidad individual”. Tiene que incluir el contexto.
Dónde se me “ve” como autor
Yo no construyo un personaje alrededor de mí. Es más fácil leerme a través de mis publicaciones. Ahí se nota mi manera de pensar: muestras grandes, rigor metodológico, conclusiones aplicables.
Y si me preguntas: “¿qué hiciste por el tema del gambling en México?”, lo diría así:
Ayudé a mover la conversación desde la impresión hacia la medición. Ayudé a mostrar que:
- la participación puede comenzar temprano;
- existen diferencias consistentes por sexo;
- distintas modalidades tienen perfiles de riesgo distintos;
- y la prevención debe ser precisa, no genérica.
En lo biográfico, mi historia no se sostiene en “momentos épicos”, sino en continuidad: años de trabajar con evidencia poblacional, con instrumentos de medición y con equipos que creen que la salud pública se construye con paciencia.
Mi nombre empezó a circular con más fuerza en ciertos círculos a partir de una línea muy concreta de trabajo: usar datos nacionales para entender patrones de riesgo. En México, cuando tienes una encuesta como ENCODAT 2016–2017, no estás frente a “opiniones”; estás frente a un mapa. Y ese mapa, si lo lees con cuidado, te obliga a tomar decisiones difíciles: qué priorizar, a quién mirar primero, qué modalidad de conducta puede estar creciendo sin que la conversación pública lo note.
Por eso mi trabajo se ha movido, de manera natural, entre dos áreas que a mucha gente le parecen separadas, pero que para mí son parte del mismo problema: la epidemiología de salud mental y adicciones y la investigación poblacional con bases de datos robustas. Cuando coescribí el artículo sobre gambling disorder en la población mexicana, mi interés no era describir el juego como “vicio”, sino identificar algo mucho más concreto: cómo se distribuye el riesgo en grupos específicos (por edad, sexo, nivel socioeconómico) y qué tipos de apuesta muestran una relación más estrecha con síntomas clínicos. Ese tipo de trabajo no se hace solo: requiere equipos, protocolos, y un lenguaje estadístico que no traicione lo que pasa afuera, en la vida real.
Mi participación en investigaciones basadas en ENCODAT también me conectó con un ecosistema más amplio: bases genómicas y análisis de población mestiza altamente admixta, donde el foco ya no es “quién apuesta”, sino “cómo la variabilidad poblacional puede afectar recomendaciones y decisiones clínicas”, por ejemplo, en farmacogenética. Esa transición no fue un salto de tema; fue una extensión del mismo principio: si vas a hablar de intervención, necesitas entender a la población que intervienes. Y para entenderla, no basta con promedios: hacen falta subgrupos, patrones, clústeres, contextos.
Si hoy tuviera que definir mi trayectoria con honestidad, diría esto: soy un investigador que se siente cómodo en el lugar menos glamoroso y más útil del proceso científico: donde se valida, se compara, se desagrega, se comprueba. Donde las conclusiones deben poder sostenerse si mañana alguien las vuelve a calcular con los mismos datos. Y donde cada porcentaje, por pequeño que sea, representa personas a las que la prevención puede llegar antes de que el problema se vuelva irreversible.
Al final, mi biografía se resume en una idea sencilla: no me interesa “tener razón” en una discusión pública, me interesa que los datos sirvan para que alguien llegue antes a la ayuda. Cuando trabajo con gambling, pienso en prevención concreta: qué señales detectar en adolescentes, cómo hablar del riesgo sin estigmatizar, qué modalidades requieren más vigilancia porque concentran más daño, y cómo traducir números a decisiones reales.
Si algo quisiera que quedara de mi paso por esta línea de investigación, sería esto: el juego por dinero no se entiende solo mirando al individuo. Se entiende mirando al individuo dentro de su contexto —acceso, normas sociales, ciclos de apuesta, oportunidades y vulnerabilidades. Y si logramos medir bien esa interacción, entonces también podemos intervenir mejor: con precisión, con respeto y con una eficacia que se note en la vida cotidiana, no solo en un artículo.
