Fatores de vulnerabilidade e proteção associados ao transtorno de estresse pós-traumático (TEPT) e depressão em profissionais de saúde durante a pandemia de COVID-19

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gama, Camila Monteiro Fabrício
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/28586
Resumo: A pandemia de COVID-19 impõe muitos desafios ao mundo e um deles foi no campo da saúde mental. Em vários países, profissionais de saúde enfrentaram uma ameaça desconhecida, assim como muitas dificuldades pessoais e profissionais associadas a ela. Desde então, a literatura científica tem evidenciado que esses profissionais são particularmente vulneráveis a problemas de saúde mental devido ao grande nível de exposição a situações relacionadas à pandemia. Nesse sentido, fez-se necessário compreender como a saúde mental desses profissionais estava sendo afetada nesse contexto. Para isso, desenvolvemos o Projeto PSIcovidA, que teve como intuito investigar transversal e longitudinalmente a saúde mental de profissionais de saúde atuando em hospitais e unidades de pronto atendimento no Brasil. O objetivo principal desta tese foi investigar, em um corte transversal, fatores de vulnerabilidade e proteção para o Transtorno de Estresse Pós-traumático (TEPT) e depressão dentro do contexto da pandemia. Destacamos que os sintomas do TEPT foram acessados levando em consideração eventos traumáticos relacionados à pandemia. Investigamos, em dois estudos, como variáveis de vulnerabilidade a imobilidade tônica (IT) e o nível de estresse pelo isolamento social percebido, e como variáveis de proteção a valorização profissional percebida e a aceitação altruística do risco. Especificamente, no primeiro estudo, investigamos a associação da resposta de IT com a gravidade de sintomas e provável diagnóstico do TEPT. Observamos que a resposta de IT apresentou uma associação significativa com maior nível de sintomas de TEPT, na qual cada incremento de uma unidade na escala de IT representava um aumento de 4,3% na pontuação de sintomas de TEPT. Semelhantemente, a resposta de IT também esteve associada significativamente com um provável diagnóstico de TEPT, de tal forma que ter altos níveis de imobilidade tônica representou um risco de 9,08 vezes mais chance de apresentar um possível diagnóstico para o transtorno. O segundo estudo publicado investigou a predição do nível de sintomas de depressão e TEPT através de uma metodologia de aprendizagem de máquina (machine learning, subárea da inteligência artificial). Implementamos dois modelos de reconhecimento de padrão de regressão, com base em perguntas (variáveis preditoras) que avaliaram o nível de estresse percebido ao estar isolado, reconhecimento profissional percebido antes e após o início da pandemia, e aceitação altruística dos riscos do trabalho. Os resultados mostraram que as questões com maior peso para a predição de sintomas de TEPT foram o nível de estresse pelo isolamento social e o reconhecimento profissional antes da pandemia. De maneira semelhante, o nível de estresse pelo isolamento e reconhecimento profissional antes e depois do início da pandemia apresentaram os maiores pesos de contribuição para predição de sintomas de depressão. A variável de aceitação altruística do risco apresentou a menor contribuição para ambos os modelos. Esses resultados corroboram estudos anteriores, além de contribuírem para a literatura científica, ampliando os conhecimentos sobre os fatores de vulnerabilidade e proteção que podem estar associados com a saúde mental de profissionais de saúde. Além disso, incentivam o olhar mais atento para essas variáveis, possibilitando o desenvolvimento de estratégias com foco na mitigação e gerenciamento dos fatores de vulnerabilidade, assim como no fortalecimento dos fatores de proteção através da ampliação de políticas organizacionais públicas e privadas durante contextos extraordinários como o da pandemia de COVID-19.
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Nesse sentido, fez-se necessário compreender como a saúde mental desses profissionais estava sendo afetada nesse contexto. Para isso, desenvolvemos o Projeto PSIcovidA, que teve como intuito investigar transversal e longitudinalmente a saúde mental de profissionais de saúde atuando em hospitais e unidades de pronto atendimento no Brasil. O objetivo principal desta tese foi investigar, em um corte transversal, fatores de vulnerabilidade e proteção para o Transtorno de Estresse Pós-traumático (TEPT) e depressão dentro do contexto da pandemia. Destacamos que os sintomas do TEPT foram acessados levando em consideração eventos traumáticos relacionados à pandemia. Investigamos, em dois estudos, como variáveis de vulnerabilidade a imobilidade tônica (IT) e o nível de estresse pelo isolamento social percebido, e como variáveis de proteção a valorização profissional percebida e a aceitação altruística do risco. Especificamente, no primeiro estudo, investigamos a associação da resposta de IT com a gravidade de sintomas e provável diagnóstico do TEPT. Observamos que a resposta de IT apresentou uma associação significativa com maior nível de sintomas de TEPT, na qual cada incremento de uma unidade na escala de IT representava um aumento de 4,3% na pontuação de sintomas de TEPT. Semelhantemente, a resposta de IT também esteve associada significativamente com um provável diagnóstico de TEPT, de tal forma que ter altos níveis de imobilidade tônica representou um risco de 9,08 vezes mais chance de apresentar um possível diagnóstico para o transtorno. O segundo estudo publicado investigou a predição do nível de sintomas de depressão e TEPT através de uma metodologia de aprendizagem de máquina (machine learning, subárea da inteligência artificial). Implementamos dois modelos de reconhecimento de padrão de regressão, com base em perguntas (variáveis preditoras) que avaliaram o nível de estresse percebido ao estar isolado, reconhecimento profissional percebido antes e após o início da pandemia, e aceitação altruística dos riscos do trabalho. Os resultados mostraram que as questões com maior peso para a predição de sintomas de TEPT foram o nível de estresse pelo isolamento social e o reconhecimento profissional antes da pandemia. De maneira semelhante, o nível de estresse pelo isolamento e reconhecimento profissional antes e depois do início da pandemia apresentaram os maiores pesos de contribuição para predição de sintomas de depressão. A variável de aceitação altruística do risco apresentou a menor contribuição para ambos os modelos. Esses resultados corroboram estudos anteriores, além de contribuírem para a literatura científica, ampliando os conhecimentos sobre os fatores de vulnerabilidade e proteção que podem estar associados com a saúde mental de profissionais de saúde. Além disso, incentivam o olhar mais atento para essas variáveis, possibilitando o desenvolvimento de estratégias com foco na mitigação e gerenciamento dos fatores de vulnerabilidade, assim como no fortalecimento dos fatores de proteção através da ampliação de políticas organizacionais públicas e privadas durante contextos extraordinários como o da pandemia de COVID-19.The COVID-19 pandemic has imposed several worldwide challenges and one of them was in the field of mental health. In many countries, healthcare workers e faced an unknown threat, along with many associated personal and professional difficulties. Ever since, scientific literature has shown that these professionals are particularly vulnerable to mental health problems due to the high level of exposure to pandemicrelated situations. Thus, it was necessary to comprehend how the mental health of these professionals was affected by the pandemic context. For this purpose, we developed the PSIcovidA Project, which aimed to investigate cross-sectionally and longitudinally the mental health of healthcare workers working in hospital environments or in emergency care units in Brazil. The main objective of this thesis was to investigate, in a cross-section, vulnerability and protection factors for Post Traumatic Stress Disorder (PTSD) and depression within the context of the pandemic. It is important to highlight that the PTSD symptoms were anchored to pandemic-related traumatic events. We investigated, in two different studies, the tonic immobility (TI) and the level of stress due to social isolation as vulnerability factors, and perceived professional recognition and altruistic acceptance of risk as protective factors . Specifically, in the first study, we investigated the association of TI response with the severity of PTSD symptomatology and with PTSD probable diagnosis. We observed that tonic immobility response has a significant association with higher levels of PTSD symptoms. Each one-unit increment on the TI scale represented a 4.3% increase in the PTSD symptom score. Similarly, the TI response was also significantly associated with a probable diagnosis of PTSD, such that having high levels of tonic immobility represented a 9.08 times greater risk of presenting a possible diagnosis for the disorder. The second published study investigated, through a machine learning methodology (subfield of artificial intelligence), the prediction of the level of depression and PTSD symptoms. We run two pattern regression models, based on questions (predictor variables) that assess the level of perceived stress when being isolated, perceived professional recognition before and after the onset of the pandemic, and altruistic acceptance of work risks.The results showed that the items with the higher contribution to the model’s predictive function of PTSD symptoms were the stress due to social isolation and the professional recognition before the pandemic. Similarly, in the depression model, the stress due to social isolation and the professional recognition before and during the beginning of the pandemic showed the highest contribution to the model's predictive function. The altruistic acceptance of risk variables presented the lowest contribution to both models. These results corroborate with previous studies, and also adds to the scientific literature, by expanding the knowledge about the vulnerability and protective factors that might be associated with mental health of healthcare workers. Besides, they encourage a closer look at these variables, enabling the development of strategies focused on mitigating and managing of vulnerability factors, as well as strengthening of protective factors through the expansion of public and private organizational policies during extraordinary contexts, such the COVID-19 pandemic.183 f.Oliveira, Letícia dePereira, Mirtes Garciahttp://lattes.cnpq.br/3724928410617721Volchan, Elianehttp://lattes.cnpq.br/3312676963198486Erthal, Fátima Cristina Smithhttp://lattes.cnpq.br/2986344458571411Freire, Izabela Mocaiberhttp://lattes.cnpq.br/1201104559402620Landeira-Fernandez, Jesushttp://lattes.cnpq.br/9330950719388986Berger , Williamhttp://lattes.cnpq.br/6048440640564876http://lattes.cnpq.br/3432667459951923Gama, Camila Monteiro Fabrício2023-04-24T12:45:57Z2023-04-24T12:45:57Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfGAMA, Camila Monteiro Fabrício. Fatores de vulnerabilidade e proteção associados ao transtorno de estresse pós-traumático (TEPT) e depressão em profissionais de saúde durante a pandemia de COVID-19. 2022. 183 f. Tese (Doutorado em Neurologia) - Programa de Pós-Graduação em Neurologia, Faculdade de Medicina, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2022.http://app.uff.br/riuff/handle/1/28586CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2023-04-24T12:46:01Zoai:app.uff.br:1/28586Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T11:02:20.187517Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false
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