Avaliação de mídias sociais como preditoras de episódios depressivos no transtorno bipolar e promotoras de saúde mental na internet

• Autor(a) principal: Martini, Thaís Cunha
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/188856
• topic: Mídias sociais; Transtorno bipolar; Saúde mental; Promoção da saúde

Os sintomas do transtorno bipolar (TB) envolvem alterações no humor, na cognição e no comportamento, o que também é relacionado a um importante prejuízo cognitivo social do paciente, tornando-o menos engajado socialmente. As mídias sociais são ferramentas importantes tanto para a promoção de saúde mental na internet quanto para avaliação de pacientes. No entanto, muito pouco ainda se sabe com relação ao seu real efeito na prática clínica. Estas mídias podem ser úteis para a área de pesquisa e para a clínica através da observação desta forma de expressão do paciente como um todo, pois o mundo virtual faz cada vez mais parte da rotina de muitas pessoas. Neste trabalho, avaliamos como os recursos de mídias sociais podem ser utilizados como preditores clínicos de depressão no TB e também como promotores de saúde mental na internet. No primeiro artigo deste trabalho, escolhemos estudar a Semana de Saúde Mental do BuzzFeed (BFMHW) pois, em dezembro de 2015, BuzzFeed promoveu a Semana de Saúde Mental (BuzzFeed, on-line, 2017). Utilizamos métricas de mídias sociais para medir o impacto do conteúdo: exposição, influência e engajamento. No total, foram 44 vídeos e posts analisados. De forma geral, a análise sugere que quanto maior o número de plataformas de mídias sociais alcançadas por um post, maiores as taxas de visualização. No segundo artigo e principal deste trabalho utilizamos recursos psicolinguísticos e dados de uso do Facebook extraídos das mídias sociais de pacientes com TB. O Linguistic Inquiry Word Count (LIWC) foi analisado com machine learning. Verificamos se as métricas de uso do Facebook ou a análise do conteúdo semântico de pessoas com TB poderiam predizer o estado de humor avaliado através de escala clínica retrospectiva validada (NIMH Life Chart). O principal achado do segundo artigo mostra que o vocabulário LIWC pode indicar apenas uma tendência preditiva da depressão bipolar quando associada à variáveis conhecidas na literatura pela característica clássica preditiva, tais como idade, sexo e anos de estudo (AUC 86.7%). Uma vez retiradas estas variáveis, o valor preditivo perde a força (AUC 53.5%). O volume de uso do FB (atualização de status, postagens de fotos, curtidas e compartilhamentos) também apontou apenas uma tendência para predição da depressão bipolar (AUC 60%). Este resultado mostra que tanto o LIWC quanto os dados de uso do FB são recursos importantes para 7 direcionar tendências preditivas para depressão bipolar através do uso da internet. Estes resultados podem fornecer evidências de que o uso de mídias sociais pode ser útil para monitorar ou prever mudanças de humor no TB. Mais estudos longitudinais e prospectivos devem ser realizados para que se possa ter uma noção mais clara da relação das métricas extraídas de mídias sociais com o transtorno bipolar.