Preditores epidemiológicos e clínicos de transtornos mentais em servidores públicos do Estado de Santa Catarina

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Baasch, Davi
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/167901
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Filosofia e Ciências Humanas. Programa de Pós-Graduação em Psicologia, Florianópolis, 2016
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spelling Preditores epidemiológicos e clínicos de transtornos mentais em servidores públicos do Estado de Santa CatarinaPsicologiaSaúde mentalDoenças mentaisServidores públicosTese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Filosofia e Ciências Humanas. Programa de Pós-Graduação em Psicologia, Florianópolis, 2016Transtornos mentais e comportamentais (TMC) acometem significativa parcela dos trabalhadores no Brasil e no mundo. Duas perspectivas buscam compreender o adoecimento mental ligado ao trabalho: a epidemiologia, que por meio de estudos de prevalência, traça perfis de casos de agravos à saúde em populações, e a psicologia clínica, que se dedica ao estudo (avaliação, diagnóstico e tratamento) dos processos saúde-doença em indivíduos e grupos específicos. Objetivo geral: Analisar o impacto de variáveis clínicas e demográfico-ocupacionais na ocorrência de Transtornos Mentais em servidores públicos. Método: a pesquisa contemplou dois delineamentos: 1) epidemiológico: de caráter descritivo, tem como objetivo traçar um perfil das prevalências de TMC por período (2010-2014) das licenças para tratamento de saúde (LTS) por TMC em servidores públicos estaduais de Santa Catarina; e 2) psicométrico: de caráter correlacional, tem como objetivo encontrar preditores clínicos de TMC através de análises de regressão (linear e logística). Os preditores foram verificados por meio de escores de instrumentos de medida de sofrimento mental, resiliência e ansiedade/depressão em uma amostra de 822 servidores. Resultados do delineamento epidemiológico - considerando-se todas as patologias, foram registradas 79.306 LTS, dentre as quais, 40,14% decorrentes de TMC. Dos 8.765 servidores em LTS por TMC, foram verificadas diferenças significativas na prevalência de afastamentos entre sexo (mais mulheres, em geral, com exceção de TMC decorrentes do uso de substâncias psicoativas), graus de instrução, município da unidade organizacional, órgão de vínculo e cargo dos servidores. Resultados do delineamento psicométrico coeficientes de determinação R² revelaram que 15% da variância do tempo de afastamento (LTS) por TMC e quase 38% da variância da presença ou ausência de benefícios concedidos pelo estado de SC decorrentes de TMC são explicados pelos escores dos instrumentos utilizados na pesquisa. As prevalências de cada variável demográfica e ocupacional de cada um dos 822 servidores foram correlacionadas com os escores obtidos nos instrumentos clínicos, permitindo comparações de predições clínicas com predições epidemiológicas. Foi verificado que modelos de regressão envolvendo, ao mesmo tempo, dados clínicos e epidemiológicos explicam parcelas maiores da variância de TMC, tais como: tempo de afastamento, quantidade acumulada e tempo acumulado (2010-2014) de LTS decorrentes de TMC, chegando a explicar 60,7% da variância dos benefícios concedidos. Conclusão: a associação entre epidemiologia e psicologia é viável e predições epidemiológico-clínicas para a concessão de benefícios explicam mais variância que aquelas para determinação de outras variáveis dependentes, tais como tempo de afastamento ou repetição de LTS. <br>Abstract : Mental disorders (MD) affect a significant portion of workers in Brazil and worldwide. Two different approaches seek to understand work-related mental illness: epidemiology, which designs cases profiles of population health problems through prevalence investigations, and clinical psychology, which is dedicated to the study (assessment, diagnosis and treatment) of health-illness processes among individuals and specific groups. Main objective: To analyze the impact of clinical and demographic-occupational variables in the occurrence of MD in public servants. Method: this research has contemplated two distinct designs: 1. epidemiological: descriptive, it aims to draw a profile of the prevalence rates by period (2010-2014) of sick leaves (SL) due to MD in public servants from Santa Catarina (SC); and 2. psychometric: correlational, it aims to find clinical predictors of MD using regression analyses (linear and logistic). Predictors were scores from measures of mental suffering, resilience and anxiety/depression. A sample of 822 servants has been used. Results from the epidemiological design: Considering all pathologies, 79,306 SL were registered, among which, 40.14% resulting from MD. Amidst the 8,765 servants in SL due to MD, significant differences have been found in the prevalence of SL between sex (more women, in general, with the exception of MD due to psychoactive substance use), levels of education, county of the organizational unit, state agency and servants' function. Results from the psychometric design: R² coefficients revealed that 15% of the variance of the time off (SL) due to MD and almost 38% of the variance of servants' status in terms of presence or absence of benefits granted by the state of SC resulting from MD could be explained by scores of the instruments used for research. Prevalences of each demographic and occupational variable from each one of the 822 servants were correlated with scores obtained from clinical measures used for this research. Such a procedure allowed comparisons of clinical predictions with epidemiological predictions, revealing that regression models involving, at the same time, clinical and epidemiological data always explained much larger portions of the variance of outcomes (MD) such as: time off, cumulative frequency of and accumulated time (2010-2014) of SL due to MD, explaining 60.7% of the variance of granted benefits. Conclusion: the association between epidemiology and psychology is feasible, and epidemiological-clinical predictions for sickness-absences granting explain more variance than those determining other dependent variables such as time off or sick-leave repetition.Cruz, Roberto MoraesUniversidade Federal de Santa CatarinaBaasch, Davi2016-09-20T04:33:09Z2016-09-20T04:33:09Z2016info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis170 p.| ils., tabs.application/pdf340560https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/167901porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2016-09-20T04:33:09Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/167901Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732016-09-20T04:33:09Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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