Em formação

Inferir relações entre variáveis ​​psicológicas em amostras clínicas e questões de generalização

Inferir relações entre variáveis ​​psicológicas em amostras clínicas e questões de generalização

Contexto

Às vezes, converso com pesquisadores que estudam a relação entre variáveis ​​em amostras de psicologia clínica. Um exemplo típico é o seguinte:

  • 100 pacientes com depressão diagnosticada
  • muitas variáveis ​​clinicamente relevantes são medidas, como dados demográficos, ansiedade, inteligência, uso de drogas e álcool e assim por diante.

Os pesquisadores muitas vezes desejam desenvolver modelos do que prediz a depressão.

No entanto, o problema é que a amostra foi selecionada porque já foi considerada como possuindo um certo nível de limiar de depressão. Variações substanciais ainda permanecem na depressão, com alguns participantes sendo mais graves do que outros.

Assim, há problemas em tentar generalizar as relações observadas para descrever o que prediz a depressão, porque não se trata de uma amostra aleatória da população.

Eu uso a depressão como um caso específico, mas o problema se aplica a muitos estudos de populações clínicas (por exemplo, crianças com problemas comportamentais, crianças com deficiência intelectual, TOC, etc.).

Pergunta

  • Que conselho você daria a esses pesquisadores sobre como analisar e generalizar a partir desses dados?
  • Existem referências que fornecem um exemplo das melhores práticas de como analisar e generalizar a partir de tais dados?

Não sei se você pode remover completamente o viés de seleção dessa amostra.

Você parece estar se referindo (em certo sentido, pelo menos) à regressão em direção à média. Este é um dos maiores (senão o maior) problema com muitas pesquisas em amostras clínicas.

O que eu faria (assumindo recursos) seria pegar o mesmo tamanho (ou maior) de amostra da população em geral e administrar todas as mesmas medidas e testes a eles. Isso permitiria separar os preditores do resultado clínico e a variação devido a outros fatores. Eu provavelmente empregaria a correspondência da amostra clínica com a amostra geral (Gelman e Hill têm um ótimo capítulo em seu livro sobre a correspondência, e todo o livro está repleto de conselhos úteis para problemas análogos.

Em minha pesquisa, (sobre preditores de resposta ao placebo), peguei grandes amostras da Universidade onde estava conduzindo minha pesquisa em todas as minhas medidas de auto-relato e comparei minha população experimental com elas para determinar se minha amostra era representativa da população maior , que é uma abordagem um tanto semelhante a um problema comum.

Infelizmente, além do livro Gelman e Hill, não tenho conhecimento de nenhuma literatura sobre o assunto (mas isso pode ser minha própria culpa).

Eu espero que isso ajude.


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5 métodos de pesquisa usados ​​em psicologia

Existem vários métodos de pesquisa diferentes usados ​​em psicologia. Em termos gerais, existem dois tipos distintos: quantitativo e qualitativo. A metodologia de pesquisa quantitativa envolve o uso de dados numéricos para fazer descrições, prever resultados e testar relacionamentos potenciais entre variáveis.

A pesquisa qualitativa investiga o uso de dados não numéricos, como texto, fala, vídeo e semelhantes, na tentativa de obter uma compreensão ou interpretação de diferentes fenômenos, como percepções e comportamentos sociais ou individuais.

A principal conclusão sobre a pesquisa quantitativa e qualitativa é esta: a pesquisa quantitativa lida com números, enquanto a pesquisa qualitativa se baseia em descrições. Ambos os tipos de pesquisa têm seus pontos fortes e limitações, apesar da noção entre alguns grupos de que a pesquisa quantitativa é superior. No contexto da psicologia, a pesquisa qualitativa é altamente valorizada porque as medidas quantitativas não podem medir a nuance e a totalidade da experiência humana. É importante observar que os métodos de pesquisa quantitativa e qualitativa são altamente técnicos e rigorosos.

Dentro de cada uma dessas duas grandes categorias encontram-se métodos distintos usados ​​na pesquisa psicológica. Embora esta lista não seja exaustiva, dividimos cinco das metodologias mais populares usadas na pesquisa psicológica.

1. Estudo de Caso

A pesquisa de estudo de caso se enquadra no ramo qualitativo da metodologia de pesquisa. Os estudos de caso envolvem investigação profunda em indivíduos, grupos, comunidades ou eventos. Freqüentemente, combinam uma abordagem multimetodológica que integra entrevistas com participantes e observações discretas. Os estudos de caso na disciplina de psicologia são normalmente conduzidos em indivíduos específicos. Um estudo de caso de psicologia geralmente coleta momentos biográficos importantes e seminais do passado de um paciente, bem como eventos importantes na vida diária do indivíduo que podem estimular comportamentos e pensamentos inadequados.

Praticantes de estudo de caso notáveis ​​incluem Sigmund Freud, que usou estudos de caso extensivamente para mergulhar na vida de seus pacientes para entender, diagnosticar e ajudá-los com suas doenças psicológicas.

Os estudos de caso são conduzidos entrevistando e observando o comportamento do paciente. O pesquisador descreve o comportamento e discute os eventos da perspectiva do paciente. Freqüentemente, as entrevistas não são estruturadas e as observações são do indivíduo fazendo sua vida cotidiana. Outras fontes de dados podem incluir diários, notas, fotos, etc. Os dados são então avaliados para encontrar temas e interpretações comuns.

2. Experimente

Embora isso seja apresentado como um tipo amplo de pesquisa que pode ser um componente de muitos métodos, o termo aqui é usado para denotar um procedimento específico. Na ciência, os experimentos são um método de pesquisa frequentemente usado, e há certos princípios envolvidos em seu emprego. Um é a presença de um grupo de controle. Este é um indivíduo ou grupo de indivíduos que não é manipulado.

Outro princípio é o controle de variáveis. Ou seja, o experimento deve ser o mais livre possível de dados estranhos. Esse fator permite aos psicólogos repetir o experimento, e esse é um requisito para uma pesquisa confiável.

Um terceiro princípio é a consistência das medições. Permitir padrões diferentes torna a replicação impossível e os resultados não confiáveis.

O quarto princípio envolvido é mostrar causa e efeito. Ou seja, as manipulações realizadas no experimento levaram aos resultados e nada mais esteve envolvido. Os experimentos podem ser controlados em laboratório, como estudos do sono, experimentos de campo que permitem ao psicólogo manipular o sujeito, mas não seu ambiente, ou experimentos naturais que não permitem nenhum controle e são amplamente observacionais.

Existem três tipos principais de experimentos: experimentos de campo, experimentos de laboratório e experimentos naturais. Os experimentos de laboratório são conduzidos em ambientes altamente controlados e podem ou não ser conduzidos em um laboratório científico. Os pontos fortes dessa metodologia são que esses experimentos são fáceis de replicar e permitem um controle meticuloso de variáveis. As limitações incluem o ambiente artificial, que pode causar reações não naturais e potencial viés de pesquisa.

3. Estudo Observacional

O estudo observacional é uma pesquisa qualitativa que pode ser realizada em uma miríade de maneiras diferentes, usando meios não experimentais, onde o comportamento é simplesmente observado sistematicamente. O principal objetivo da pesquisa observacional é descobrir variáveis ​​que podem impactar comportamentos em indivíduos, grupos e construções sociais. A pesquisa é descrita como não experimental porque ocorre em um ambiente natural sem controles. A pesquisa observacional pode envolver métodos mistos que podem incluir várias técnicas qualitativas e métodos quantitativos.

A observação naturalística é descrita como a observação que ocorre no ambiente natural do participante. Por exemplo, psicólogos que estudam saúde mental no sistema penal observarão pessoas encarceradas em cadeias e prisões. Em alguns casos, a observação pode ocorrer sem o conhecimento dos participantes. Isso é conhecido como observação naturalística disfarçada e é considerado ético se os indivíduos permanecerem anônimos e a observação ocorrer em contextos públicos onde não existe expectativa de privacidade.

Quando a observação natural disfarçada não é possível, a observação natural indisfarçada pode ser eficaz. No entanto, isso pode causar um fenômeno conhecido como reatividade. A reatividade ocorre quando os participantes sabem que estão sendo observados, o que causa uma mudança em seu comportamento que impacta negativamente os dados. A reatividade pode ser mitigada, ou mesmo eliminada, com observações mais longas, à medida que as pessoas ficam mais confortáveis ​​em serem observadas. Isso pode ser visto em programas de televisão de realidade onde os indivíduos estão em seu "melhor" comportamento no início, então, conforme o tempo passa, seu comportamento se torna mais "natural".

A observação participante difere dos métodos de observação naturalística no sentido de que o pesquisador está envolvido. Os objetivos são os mesmos, mas o pesquisador se envolve com o ambiente e com os indivíduos. A justificativa para esse método é que alguns dados não podem ser coletados sem a participação do pesquisador. A observação participante também inclui um método disfarçado. Por exemplo, pesquisadores de psicologia se infiltraram em grupos extremistas sem revelar suas identidades como forma de estudar indivíduos e coletar dados. Um dos principais benefícios dessa metodologia é que os pesquisadores estão em uma posição privilegiada para compreender as experiências do grupo e dos indivíduos. Uma crítica à observação participante é que o pesquisador ativo pode impactar a dinâmica do grupo e desenvolver preconceitos por meio da formação de relacionamentos com os indivíduos estudados.

4. Pesquisa

A pesquisa por levantamento pode ser quantitativa e qualitativa e é amplamente utilizada não apenas na pesquisa em psicologia, mas também nas ciências. Os entrevistados (aqueles que respondem às perguntas) recebem pesquisas e são solicitados a relatar suas ações, pensamentos e sentimentos para medir como certas variáveis ​​podem impactá-los. Um dos aspectos mais críticos da pesquisa de levantamento é o método de amostragem usado. A maioria dos pesquisadores prefere grandes amostras que sejam representativas da população que estão estudando para obter uma estimativa representativa do que é preciso entre a população. As amostras em psicologia costumam ser aleatórias e grandes.

As pesquisas variam muito. Eles podem ser longos ou bastante curtos. Eles podem ser realizados em diversos canais de comunicação, como pela internet, pessoalmente, pelo correio, por telefone e com vídeo-chat. Os dados coletados podem ser usados ​​para fins quantitativos ou medidas qualitativas, dependendo do objetivo da pesquisa e do desenho das questões. As pesquisas são amplamente utilizadas nas ciências sociais. Eles têm suas raízes na documentação da prevalência de problemas sociais, incluindo a pobreza e as condições econômicas em geral.

Eles são amplamente usados ​​entre os provedores de saúde, incluindo psicólogos e profissionais de saúde pública e acadêmicos para medir a prevalência de problemas de saúde mental, como ansiedade, depressão e abuso de drogas e álcool. A pesquisa por levantamento, como todas as outras formas de estudo, tem seus pontos fortes e fracos. Seus pontos fortes incluem a capacidade de coletar dados qualitativos e o custo relativamente baixo. Alguns dos pontos fracos são o potencial para um design de pergunta ruim devido ao viés e amostragem insuficiente.

5. Análise de Conteúdo

Este método de pesquisa envolve a análise de grandes quantidades de dados baseados em texto em um esforço para identificar significados e consistências temáticas. Ele pode ser usado em contextos quantitativos e qualitativos. Por exemplo, pesquisadores quantitativos podem pesquisar palavras ou frases específicas e adicioná-las para uma contagem final. A análise de conteúdo qualitativa busca mais o significado dos textos por meio da identificação de temas nos dados. A análise qualitativa desse tipo depende da prática de codificar e categorizar o conteúdo para entendê-lo. Os pesquisadores costumam usar uma técnica conhecida como leitura atenta, na qual as frases são transformadas em unidades codificadas. O texto é lido repetidamente até que todos os textos sejam codificados e o ponto de saturação de dados seja alcançado. Este processo é uma análise indutiva porque nenhuma teoria está sendo testada, mas os dados são codificados em um esforço para ver se uma teoria surge. Este processo é conhecido como análise convencional ou formativa.

A análise dirigida é semelhante à análise formativa, mas varia de forma integral. Uma abordagem direcionada é um tanto dedutiva, pois o pesquisador começa com algumas teorias ou hipóteses em mente para ajudá-los a criar unidades de codificação desde o início do estudo. Uma vez realizada a pesquisa, o pesquisador procura esses tipos de códigos no texto. Esse método & # 8220de cima para baixo & # 8221 basicamente executa os dados por meio de um filtro, que nada mais é do que pesquisas existentes ou teorias usadas como guias. Todos os métodos acima podem ser descritos como análise de conteúdo temática, em uma forma convencional ou dirigida.

Uma vez concluída a análise temática, os pesquisadores realizam uma análise somativa, na qual os temas são comparados em uma variedade de textos diferentes. A análise somativa pode ser feita de maneira quantitativa, calculando a frequência e o total de certas frases ou palavras. Os pesquisadores também podem realizar análises sumativas qualitativas, durante as quais procuram significados latentes no texto, olhando para contextos específicos.

A análise somativa é semelhante à teoria fundamentada, um estilo indutivo de análise amplamente utilizado nas ciências sociais. A Teoria Fundamentada nos Dados é usada para o desenvolvimento de teorias e foi fundada há mais de 50 anos. É usado quase exclusivamente em pesquisas qualitativas nas ciências sociais - incluindo a psicologia. A teoria fundamentada é dedutiva por natureza e, portanto, tenta estabelecer teorias ou hipóteses por meio da coleta e análise de dados.

Normalmente, um estudo de pesquisa de teoria fundamentada é um processo muito complexo e profundo, no qual os principais investigadores analisam a literatura relevante e os dados coletados anteriormente para informar e possivelmente moldar sua pesquisa atual. Durante esta fase de coleta de dados, o pesquisador pode descobrir perspectivas únicas de literatura e dados anteriores.

A teoria fundamentada também ocorre durante a fase de análise de dados. Envolve uma revisão crítica das respostas dos atores no estabelecimento de códigos e temas. Isso geralmente é concluído como uma revisão das respostas às perguntas de pesquisas, entrevistas, etc. Esse processo segue estágios específicos, incluindo codificação, conceitos, categorias e teoria.

Codificação
A codificação envolve um alto nível de tédio e coloca o texto em categorias e subcategorias.Isso é feito em uma análise linha por linha, onde conceitos e categorias são nomeados e o processo é repetido no que é conhecido como código aberto. A codificação é necessária, pois permite que os pontos salientes dos dados sejam coletados.

Conceitualizando
Uma vez que os códigos são estabelecidos, o pesquisador categoriza códigos semelhantes em grupos.

Categorias
Os conceitos estabelecidos a partir do processo de codificação aberta são, então, amplamente agrupados para gerar a nova teoria, que surgiu. Mais especificamente, as categorias são construídas em torno de uma categoria central que une os outros conceitos.

Teoria
Enquanto a teorização ocorre em todas essas etapas, a etapa final inclui a coleta de categorias específicas que levam ao desenvolvimento da teoria.

Considerações finais sobre métodos de pesquisa em psicologia

Os métodos acima fornecem uma visão geral superficial de cinco métodos principais de pesquisa em psicologia. Embora sejam realmente muito mais detalhados em tamanho e escopo, esta visão geral destaca a natureza maleável da pesquisa psicológica e o rigor envolvido na pesquisa em ciências sociais. Existem vários outros métodos derivados dos cinco métodos acima e existem outras metodologias que não estão listadas aqui.

Este tipo de pesquisa ocorre em todos os níveis da academia e outros ambientes, como mestrado e doutorado. os alunos estão aprendendo a se tornar pesquisadores adeptos enquanto se preparam para carreiras como acadêmicos, pesquisadores e assim por diante.

Como acontece com todas as pesquisas, essas metodologias têm seus pontos fortes e fracos. No entanto, eles se mostraram rigorosos e robustos ao longo do tempo e produziram descobertas substanciais no campo da psicologia. Apesar de suas diferenças, pontos fortes e fracos, todos esses métodos são projetados para levar adiante a disciplina da psicologia na tentativa de compreender as funções da mente humana e como elas afetam os comportamentos humanos em contextos e circunstâncias específicos.


As relações causais entre neurocognição, cognição social e resultado funcional ao longo do tempo na esquizofrenia: uma abordagem de pontuação de diferença latente

A cognição social foi identificada como um construto significativo para a pesquisa da esquizofrenia com relevância para o diagnóstico, avaliação, tratamento e resultado funcional. No entanto, a cognição social não foi claramente compreendida em termos de suas relações com a neurocognição e os resultados funcionais. O presente estudo buscou examinar a independência empírica da cognição social e neurocognição para investigar a possível estrutura causal entre cognição social, neurocognição e funcionamento psicossocial.

A amostra é composta por 130 indivíduos com diagnóstico de esquizofrenia. Todos os participantes foram recrutados ao serem admitidos em quatro programas comunitários de reabilitação psicossocial. Cognição social, neurocognição e funcionamento psicossocial foram medidos no início e 12 meses. A independência empírica de cognição social e neurocognição foi testada usando análise fatorial confirmatória (CFA) e a possível estrutura causal entre cognição social, neurocognição e funcionamento psicossocial foi investigada usando análise de escore de diferença latente (LDS).

Um modelo de dois fatores de cognição social e neurocognição ajustou-se muito bem aos dados, indicando a independência empírica da cognição social, enquanto os resultados longitudinais da CFA mostram que a independência empírica da neurocognição e cognição social é mantida ao longo do tempo. Os resultados da análise SUD apóiam um modelo causal que indica que a neurocognição está subjacente e é causalmente primária à cognição social, e que a neurocognição e a cognição social são causalmente primárias ao resultado funcional.

A cognição social e a neurocognição podem ter efeitos causais ascendentes independentes e distintos no resultado funcional. Também é sugerido que as abordagens para a remediação da neurocognição e da cognição social podem precisar ser distintas.


Conclusão

Psicólogos acadêmicos foram os pioneiros no desenvolvimento de aprendizado profundo / ML contemporâneo (Hebb, 1949 Rumelhart et al., 1986) e teóricos cognitivos usaram modelagem conexionista no campo da leitura, semântica, atenção (Seidenberg, 2005) e frequentemente anteciparam o agora muito falado avanços tecnológicos em áreas como Processamento de Linguagem Natural (por exemplo, Word2vec e Lund e Burgess, 1996) e reconhecimento de objetos.

Em contraste, os modelos de aprendizado profundo / ML usados ​​para teorização cognitiva raramente têm sido usados ​​na análise de experimentos psicológicos e no desenvolvimento de testes psicométricos (Mazza et al., 2019). A classificação de imagens cerebrais (funcionais e estruturais) é uma exceção notável (Orr & # x00F9 et al., 2012 Vieira et al., 2017).

Destacamos, neste artigo, as razões pelas quais o ML deve sistematicamente complementar a análise estatística inferencial ao relatar experimentos comportamentais. As vantagens derivadas do uso de modelagem de ML em resultados experimentais de análise incluem o seguinte:

& # x2013 generalização / replicação de resultados para dados não vistos é realisticamente estimado, em vez de otimisticamente inflado

& # x2013 a validação cruzada n-fold garante resultados replicáveis ​​também para pequenos conjuntos de dados (por exemplo, n = 40) que são típicos em experimentos psicológicos

& # x2013 métricas práticas e claramente compreensíveis (por exemplo, precisão fora da amostra) são relatadas, em vez de medidas inferenciais indiretas

& # x2013 predições personalizadas em nível de sujeito único (estimativas de sujeitos individuais específicos podem ser derivadas também quando há vários preditores) e sujeitos que são classificados erroneamente podem ser analisados ​​individualmente

& # x2013 estimativa mais realista sobre a utilidade de um procedimento de diagnóstico.

As possíveis armadilhas conhecidas da análise de dados de ML que podem impedir um uso mais extenso dos métodos de ML são:

& # x2013 hackeamento de modelo. Quando apenas o modelo de melhor desempenho é relatado, em vez de uma variedade de modelos com diferentes suposições teóricas. O hack de modelo pode levar a uma superestimação dos resultados replicáveis. Uma solução contra o hack de modelo consiste em relatar muitos modelos de ML ou modelos de conjunto

& # x2013 falta de interpretabilidade. Normalmente, a precisão máxima na previsão é alcançada com modelos não interpretáveis ​​altamente complexos, como XGboost, Random Forest e Neural Networks. Este é provavelmente o problema mais importante em aplicações clínicas em que o clínico precisa de um conjunto de regras viáveis ​​para conduzir o diagnóstico. Para alterar o problema, pode ser útil relatar regras de decisão simples que podem ajudar na avaliação do custo da não interpretabilidade (precisão alcançada com modelos interpretáveis ​​simples em comparação com a precisão máxima alcançada por modelos complexos menos interpretáveis). A interpretabilidade é importante no ambiente clínico, onde os médicos precisam de regras de decisão simples e confiáveis ​​(ver Figura 3 em Mazza et al., 2019).


Obtendo ajuda com estatísticas

Saber por que as estatísticas são importantes pode não ajudar com aquela sensação de pavor que você sente antes de entrar em seu primeiro curso de estatísticas. Mas mesmo que você não se considere "bom em matemática", ainda pode ter sucesso nas aulas de estatísticas. Você pode ter que fazer um esforço extra, mas a ajuda está disponível.

Comece com seu instrutor. Eles podem recomendar livros, ferramentas online e recursos no campus. Muitas faculdades e universidades oferecem um laboratório de matemática onde os alunos podem receber ajuda extra e tutoria em qualquer tipo de curso de matemática, incluindo estatística. Considere também ingressar ou formar um grupo de estudo com colegas de classe.


Inferir relações entre variáveis ​​psicológicas em amostras clínicas e questões de generalização - Psicologia

Pesquisas anteriores revelaram os efeitos prejudiciais do isolamento social e das medidas de distanciamento físico nos resultados relacionados à saúde. No entanto, apenas recentemente as medidas de confinamento do COVID-19 forneceram um contexto para testar se tais efeitos prejudiciais existem no domínio da sexualidade humana.

O objetivo deste estudo foi testar a relação entre os níveis de confinamento do COVID-19 e os domínios do funcionamento sexual em homens e mulheres, ao mesmo tempo em que explica o papel mediador do ajuste psicológico durante o bloqueio.

Métodos

Duzentos e quarenta e cinco homens e 417 mulheres completaram uma pesquisa na web sobre os efeitos do COVID-19 na saúde sexual. O período de referência inclui o primeiro confinamento em Portugal (19 de março a 1 de junho de 2020). Os dados foram tratados de acordo com os procedimentos de Hays para análise de mediação simples.

Resultados

Os resultados das medições incluíram níveis auto-relatados de confinamento, pontuações IIEF e FSFI e ajuste psicológico durante o bloqueio.

Resultados

O ajuste psicológico durante o bloqueio mediou a relação entre os níveis de confinamento e a maioria dos domínios do funcionamento sexual nos homens, mas não nas mulheres. Além disso, embora os níveis de confinamento não estivessem diretamente relacionados com a maioria dos domínios do funcionamento sexual, o ajuste psicológico durante o bloqueio previu funcionamento sexual inferior em ambos os sexos.

Tradução Clínica

As descobertas apóiam que o funcionamento sexual humano deve ser enquadrado dentro de uma perspectiva contextual, enfatizando como o ajuste psicológico e os estressores da vida situacional, como as situações de bloqueio, moldam a sexualidade dos indivíduos. Essa perspectiva deve ser considerada nos protocolos de tratamento implementados durante a pandemia atual.

Pontos fortes e limitações de amplificação

Os dados aumentam a literatura sobre os efeitos do bloqueio no domínio da sexualidade. No entanto, o estudo impede a inferência de causalidade e visa apenas uma pequena proporção de todas as dinâmicas envolvidas na sexualidade durante o momento histórico atual.

Conclusão

O ajustamento psicológico durante o COVID-19 parece ter um papel no funcionamento sexual humano, acima dos efeitos isolados do confinamento.

Carvalho J, Campos P, Carrito M, et al. A Relação Entre Confinamento COVID-19, Ajustamento Psicológico e Funcionamento Sexual, numa Amostra de Homens e Mulheres Portuguesas. J Sex Med 2021XXX: XXX – XXX.


Introdução

As primeiras observações da variabilidade interindividual nas habilidades e características psicológicas humanas desencadearam a busca pela definição de suas características cerebrais correlatas. Estudos usando neuroimagem in vivo forneceram evidências convincentes de uma relação entre as habilidades e características humanas e a morfometria do cérebro que foram influenciadas pelos anos de experiência dos indivíduos, bem como pelo nível de especialização. Mudanças mais sutis também foram mostradas após novo aprendizado / treinamento (Draganski et al., 2004 Taubert et al., 2011), portanto, demonstrando relações dinâmicas entre o desempenho comportamental e as características estruturais do cérebro. Tais observações geraram rapidamente uma base conceitual para um número crescente de estudos com o objetivo de mapear diferenças interindividuais sutis no comportamento observado, como traços de personalidade (Nostro et al., 2017), traços de impulsividade (Matsuo et al., 2009) ou orientação política ( Kanai et al., 2011) para variações normais na morfologia do cérebro (para revisão ver Genon et al., 2018 Kanai e Rees, 2011). Juntos, esses estudos criaram um pano de fundo empírico que sustenta a suposição de que a morfometria do cérebro em humanos está relacionada ao amplo espectro de aspectos observados no comportamento humano. Esses relatórios sobre associações de comportamento cerebral estrutural (SBB) podem não ter apenas implicações importantes nas ciências psicológicas e na pesquisa clínica (Ismaylova et al., 2018 Kim et al., 2015 Luders et al., 2013 Luders et al., 2012 McEwen et al., 2012 McEwen et al. ., 2016), mas também possivelmente detém uma chave importante para a nossa compreensão das funções cerebrais (Genon et al., 2018) e, portanto, diz respeito a muitos campos de pesquisa, incluindo neurociência cognitiva básica.

No entanto, junto com a crise geral de replicação que afeta as ciências psicológicas (Button et al., 2013 De Boeck e Jeon, 2018 Open Science Collaboration, 2015), a replicabilidade das associações SBB relatadas anteriormente também foi questionada recentemente. Em particular, (Boekel et al., 2015) em um estudo de replicação puramente confirmatório, escolhido em algumas associações SBB específicas relatadas anteriormente. Surpreendentemente, para quase todas as descobertas sob escrutínio, eles não conseguiram encontrar suporte para os resultados originais em sua tentativa de replicação.

Em outro estudo, demonstramos a falta de robustez do padrão de correlações entre desempenho cognitivo e medidas de volume de matéria cinzenta (GMV) em sub-regiões definidas a priori do córtex pré-motor dorsal em duas amostras de adultos saudáveis ​​(Genon et al., 2017). Em particular, encontramos um número considerável de associações SBB que foram contra-intuitivas em suas direções (ou seja, maior desempenho relacionado ao menor volume de massa cinzenta). Além disso, a subamostragem revelou que, para um determinado escore psicológico, as correlações negativas com o GMV eram tão prováveis ​​quanto as correlações positivas. Embora nosso estudo não tenha como objetivo principal abordar as qualidades científicas da SBB, ele revelou, em linha com Boekel et al. (2015), que um problema de replicação em associações SBB poderia ser seriamente considerado. No entanto, tocar o sino de alerta de uma crise de replicação seria prematuro, uma vez que esses estudos anteriores abordaram questões de replicabilidade em contextos e métodos muito específicos e usando tamanhos de amostra pequenos (Muhlert e Ridgway, 2016).

Em particular, Boekel et al. e os estudos de Genon et al. foram realizados com foco em regiões de interesse definidas a priori (ROIs). No entanto, vários estudos SBB são comumente realizados em grupos de dezenas de indivíduos, usando um ambiente exploratório que emprega uma abordagem univariada em massa. Assim, os achados nulos dos dois estudos de questionamento podem estar relacionados ao foco e ao cálculo da média do GMV dentro de regiões de interesse específicas, conforme sugerido por Kanai (2016) e discutido em Genon et al. (2017).

Em forte contraste com esse argumento, em estudos exploratórios de massa cerebral univariada de SBB, a variedade de testes estatísticos realizados (conforme as associações são testadas para cada voxel, separadamente) provavelmente resultam em muitos falsos positivos. Abordando diretamente essa limitação, várias estratégias de correção de múltiplas comparações foram propostas para controlar a taxa de falsos positivos (Eklund et al., 2016). Poderíamos, portanto, supor que o alto número de testes múltiplos e o baixo poder geral dos estudos de neuroimagem, combinados com as opções de análise flexíveis (Button et al., 2013 Poldrack et al., 2017 Turner et al., 2018) representam fatores críticos que provavelmente levar à detecção de associações espúrias e não replicáveis.

A caracterização da consistência espacial dos achados em estudos de neuroimagem é frequentemente realizada com abordagens meta-analíticas, agrupando estudos que investigam marcadores de neuroimagem semelhantes em relação a uma determinada função ou condição comportamental. No entanto, no caso do SBB, a heterogeneidade das medidas comportamentais e a grande proporção de análises a priori-ROI complicam a aplicação de uma abordagem meta-analítica. Ilustrando essas limitações, as metanálises anteriores enfocaram regiões específicas do cérebro e capitalizaram na grande maioria dos estudos de ROI. Por exemplo, (Yuan e Raz, 2014) concentraram-se no SBB no lobo frontal com base em uma amostra composta de aproximadamente 80% dos estudos de ROI. Dadas essas limitações das abordagens meta-analíticas para a literatura SBB, uma avaliação empírica da replicabilidade dos resultados produzidos por uma abordagem exploratória é crucialmente necessária para permitir questionar a replicabilidade dos estudos exploratórios SBB.

Assim, no estudo atual, examinamos empiricamente as taxas de replicabilidade da associação SBB em uma ampla gama de pontuações psicológicas, entre adultos saudáveis. A fim de evitar as críticas levantadas sobre o baixo tamanho da amostra no estudo de Boekel et al., Usamos um conjunto de dados abertamente disponível de uma grande coorte de participantes saudáveis ​​e avaliamos a taxa de replicação de associações de SBB usando tanto um exploratório quanto um abordagem confirmatória. Embora nos últimos anos os métodos multivariados sejam frequentemente recomendados para explorar a relação entre o cérebro e o comportamento (Cremers et al., 2017 Smith e Nichols, 2018), os estudos de associação SBB usando essas abordagens permanecem em minoria. A abordagem univariada em massa ainda é a principal ferramenta de trabalho em tais estudos, não apenas devido à sua precedência histórica e sua ampla integração em ferramentas de neuroimagem comuns, mas também, possivelmente, devido à interpretabilidade mais direta dos efeitos detectados (Smith e Nichols, 2018) . O estudo atual, portanto, focou na avaliação da replicabilidade das associações SBB usando a última abordagem.

Em particular, primeiro identificamos descobertas "significativas" com uma abordagem exploratória com base na análise univariada de massa, procurando associações de GMV com variáveis ​​psicométricas em todo o cérebro inteiro. Aqui, um modelo linear foi ajustado entre a variabilidade interindividual na pontuação psicológica e GMV em cada voxel. A inferência foi então feita no nível do cluster, usando uma abordagem de aprimoramento de cluster sem limite (Smith e Nichols, 2009). Em seguida, investigamos a reprodutibilidade dessas descobertas, por meio da reamostragem, conduzindo uma análise exploratória semelhante em todo o cérebro, baseada em voxels, em 100 subamostras de indivíduos geradas aleatoriamente (amostras de descoberta). Cada uma dessas 100 subamostras de descoberta (do mesmo tamanho) foram geradas selecionando aleatoriamente um número definido a priori de indivíduos (por exemplo, 70%) da coorte original em estudo. A fim de investigar empiricamente a consistência espacial dos resultados significativos dessas 100 análises exploratórias, um mapa agregado caracterizando a sobreposição espacial das descobertas significativas em todas as amostras de descoberta foi gerado. Este mapa denota a frequência de encontrar um significativo associação entre a pontuação comportamental e o volume de substância cinzenta, em cada voxel, mais de 100 análises e, portanto, fornece informações sobre a replicabilidade de "associações SBB exploratórias de todo o cérebro" para cada pontuação comportamental. Conceitualmente, este mapa fornece uma estimativa da consistência espacial dos resultados que se poderia esperar depois de repetir 100 vezes o mesmo estudo SBB em amostras semelhantes.

Além disso, para cada uma das 100 análises exploratórias, avaliamos a replicabilidade das associações de SBB usando uma abordagem de confirmação (ou seja, abordagem baseada em ROI). Para cada uma das 100 amostras de descoberta, geramos uma amostra de par de teste compatível demograficamente a partir do restante participantes da coorte principal. O GMV médio dentro das regiões que mostram associação SBB significativa na análise exploratória inicial, ou seja, ROIs, são calculados entre a amostra independente com correspondência demográfica e sua associação com a mesma pontuação psicológica foi comparada entre as subamostras de descoberta e replicação correspondida (ver Materiais e métodos para mais detalhes).

A replicação confirmatória é comumente usada na literatura (Boekel et al., 2015 Genon et al., 2017 Open Science Collaboration, 2015), no entanto, não há um padrão único definido para avaliar o sucesso da replicação. Portanto, aqui, avaliamos a taxa de replicação do SBB, para três definições diferentes de replicação bem-sucedida nas análises confirmatórias: 1- Replicação bem-sucedida da direção de associação, apenas 2- Detecção de associação significativa (p & lt0,05) na mesma direção como os resultados exploratórios Embora a primeira definição seja indiscutivelmente muito branda e possa resultar em muitos coeficientes de correlação muito pequenos definidos como replicação bem-sucedida, ela é frequentemente usada como uma medida qualitativa de replicação e pode ser usada para caracterizar a possível inconsistência da direção das associações (isso foi observado em nosso estudo anterior [Genon et al., 2017]). Além disso, poderia ser usado como um complemento para a possível limitação da segunda definição, ou seja, a possibilidade de declarar muitas replicações que ficaram um pouco abaixo da linha clara de p & lt0,05 como replicação falhada. 3- por último, em consonância com estudos anteriores e na literatura de reprodutibilidade, incluímos os Fatores de Bayes (BF) para quantificar as evidências de que a amostra de replicação forneceu a favor da existência ou ausência de associação na mesma direção que na subamostra de descoberta (Boekel et al., 2015). Em outras palavras, quando comparado com a metodologia de valor p padrão, aqui o teste de hipótese usando BF permite quantificação adicional da evidência a favor da hipótese nula, ou seja, evidência da ausência de correlação, consulte Materiais e métodos para obter mais detalhes.

Se o problema de replicação das associações SBB pode ser objetivamente evidenciado, isso naturalmente abre as questões dos fatores contábeis. Aqui, consideramos fatores explicativos proximais, em particular no nível de medições e análise, mas também em relação ao nível do objeto, isto é, em relação à própria natureza das variações na estrutura cerebral e nos escores psicométricos em indivíduos saudáveis. Um fator proximal principal que é quase sistematicamente responsabilizado é o pequeno tamanho da amostra. Em linha com estudos de replicação em outros campos (por exemplo, Cremers et al., 2017 Turner et al., 2018), investigamos aqui a influência do tamanho da amostra e do poder de replicação na reprodutibilidade das associações de SBB. Mais especificamente, para cada pontuação fenotípica em estudo, repetimos as análises de replicação confirmatória exploratória e baseada em ROI usando três tamanhos de amostra (consulte Materiais e métodos para obter mais detalhes) para avaliar como o tamanho da amostra influencia a taxa de replicação do SBB. Além disso, para os efeitos replicados com sucesso, também investigamos a existência de uma relação positiva entre o tamanho do efeito das análises exploratórias e confirmatórias.

Finalmente, a fim de promover a discussão sobre a realidade subjacente que se pretende captar pela SBB no quadro da psicologia das diferenças individuais, incluímos como benchmarks medidas fenotípicas não psicológicas, ou seja, a idade e o índice de massa corporal (IMC ), e estendemos nossa análise a uma amostra clínica, onde se espera que as associações SBB desfrutem de maior validade biológica. Para este propósito, uma subamostra de pacientes retirados do banco de dados da Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) foi selecionada, na qual a replicabilidade de associações estruturais de pontuação de recordação imediata da tarefa de aprendizagem verbal auditiva de Rey (RAVLT) (Schmidt, 1996) foi avaliada (ver Materiais e métodos). Devido à disponibilidade da mesma pontuação dentro da coorte saudável, esta análise posterior é usada como uma referência "conceitual".


2.1 Psicólogos usam o método científico para orientar suas pesquisas

Objetivos de aprendizado

  1. Descreva os princípios do método científico e explique sua importância na condução e interpretação da pesquisa.
  2. Diferencie as leis das teorias e explique como as hipóteses de pesquisa são desenvolvidas e testadas.
  3. Discuta os procedimentos que os pesquisadores usam para garantir que suas pesquisas com humanos e animais sejam éticas.

Os psicólogos não são as únicas pessoas que buscam entender o comportamento humano e resolver os problemas sociais. Filósofos, líderes religiosos e políticos, entre outros, também se esforçam para fornecer explicações para o comportamento humano. Mas os psicólogos acreditam que a pesquisa é a melhor ferramenta para compreender os seres humanos e suas relações com os outros. Em vez de aceitar a afirmação de um filósofo de que as pessoas têm (ou não) livre arbítrio, um psicólogo coletaria dados para testar empiricamente se as pessoas são ou não capazes de controlar ativamente seu próprio comportamento. Em vez de aceitar a alegação de um político de que criar (ou abandonar) um novo centro de saúde mental melhorará a vida dos indivíduos no centro da cidade, um psicólogo avaliaria empiricamente os efeitos de receber tratamento de saúde mental na qualidade de vida dos destinatários. As declarações feitas por psicólogos são empírico, o que significa que eles são com base na coleta sistemática e análise de dados.


Investigação da Relação entre Variáveis ​​Psicológicas e Qualidade do Sono em Estudantes de Ciências Médicas

Objetivos. Os estudantes de ciências médicas estão expostos a muitos problemas emocionais e mentais. Tendo em vista a importância da qualidade do sono na aprendizagem e vivacidade, este estudo foi realizado para examinar a relação entre variáveis ​​psicológicas (estresse, ansiedade e depressão) e a qualidade do sono dos alunos. Projeto. Esta pesquisa é um estudo transversal analítico, onde foram selecionados todos os alunos do curso de Ciências Médicas da Fasa no ano de 2012-2013. Para examinar os valores de estresse, ansiedade e depressão dos alunos, o DASS-21 padronizado de 21 itens foi usado, e para examinar a qualidade do sono, o Índice de Qualidade do Sono de Pittsburgh (PSQI) foi usado. Resultados. Os resultados do estudo demonstraram que 73% dos alunos apresentam estresse moderado e severo e 46,4% deles apresentam escores de PSQ ≥ 5. O escore médio de qualidade do sono dos alunos foi

, e sua pontuação de estresse foi

. Uma relação estatisticamente significativa foi encontrada entre os níveis de estresse dos alunos e a qualidade do sono (

). Conclusão. Os altos níveis de estresse diminuem a qualidade do sono dos alunos. Altos níveis de estresse e também a relação significativa entre o valor do estresse e a diminuição na qualidade do sono dos alunos exigem mais atenção e cuidado com os problemas emocionais e mentais dos alunos e interferência adequada e oportuna por parte das autoridades.

1. Introdução

Como uma população jovem, os estudantes universitários são os principais ativos de todos os países [1]. É um período crítico na vida de um jovem quando ele entra na universidade, muitas vezes acompanhado por diversas mudanças em suas relações sociais e interpessoais [2]. Muitos alunos serão responsáveis ​​no futuro pela educação das gerações posteriores e, portanto, também interferem indiretamente na educação das gerações posteriores da sociedade [3]. Uma sociedade preocupada com sua saúde e com suas gerações futuras deve dar passos mais do que nunca em direção à realização de ideais, examinando e removendo fatores que permitem e causam problemas emocionais e mentais ou preservam a saúde dos responsáveis ​​por seu futuro [3]. Tendo em vista que a população de estudantes universitários do país constitui uma parte considerável da população e que está aumentando a cada ano, a importância da saúde dos estudantes universitários torna-se mais clara do que nunca [4]. Aqui, é fundamental prestar atenção aos estudantes das áreas de ciências médicas, que serão responsáveis ​​pela saúde da sociedade no futuro [3]. A saúde mental é uma importante dimensão da saúde, proporcionando aos alunos a qual provoca o seu progresso e sucesso [3, 4]. Devido às suas condições de idade e posição social particular, os alunos estão expostos a inúmeras tensões. Fatores como estar longe do ambiente doméstico, separação da família, entrada em um novo ambiente, questões e problemas educacionais, competição com outros alunos, futuro profissional e vida em dormitório podem ser considerados estressores para os alunos [3]. O estresse crônico de longo prazo pode levar à ocorrência de doenças físicas e mentais [3]. Pessoas com altos níveis de estresse sofrem em suas vidas de vários outros problemas psicológicos, como ansiedade e depressão. Além disso, os problemas que causam aos alunos durante a educação, como fatores de saúde mental, estresse, ansiedade e depressão, interferem nos papéis profissionais e assumem a responsabilidade pela saúde das pessoas na sociedade no futuro. Portanto, a prevenção do estresse, ansiedade e depressão dos alunos e a redução da pressão mental terão um papel importante no aumento do interesse no trabalho e na cooperação em grupos e no sentimento de responsabilidade [4, 5].

O sono é uma das necessidades fisiológicas e fundamentais de qualquer pessoa, cuja qualidade está relacionada à saúde [6]. A qualidade e a quantidade do sono podem ser facilmente alteradas em pessoas com alterações nas condições físicas e sociais [7]. Os distúrbios do sono noturno e consequentemente a queda na qualidade do sono causam a ocorrência de problemas como sonolência e tédio durante o dia, estresse e ansiedade, dores de cabeça e também fraco desempenho nos planos educacionais e acadêmicos. Sono insuficiente e privação de sono causam alterações neurológicas, comportamentais e fisiológicas, ocorrência de fracasso escolar e diminuição no desempenho normal da rotina em sala de aula e, consequentemente, impedem os alunos de participarem das aulas e fazem com que fiquem sonolentos durante a participação nas aulas [8]. Portanto, o distúrbio do sono causa múltiplos danos científicos, comportamentais e emocionais nos alunos [9]. À luz do efeito da qualidade do sono no desempenho, as condições acadêmicas dos alunos também devem ser melhoradas com a melhoria de suas condições de sono [10]. Pessoas com distúrbios do sono sofrem de problemas como fadiga, dificuldade de reparo celular, perda de memória e aprendizado, aumento da tensão e ansiedade e diminuição da qualidade de vida rotineira. Além disso, a baixa qualidade do sono aumenta a depressão e o sofrimento da ansiedade e diminui a capacidade de enfrentar as tensões rotineiras [11–13].

Diferentes pesquisas têm demonstrado que altos níveis de estresse, ansiedade e depressão podem causar efeitos negativos na saúde dos alunos, qualidade de vida, qualidade do sono, progresso acadêmico e também prontidão para desempenhar suas funções profissionais, e é de particular importância para prestar atenção a ele e suas consequências, bem como adotar soluções adequadas para se livrar dele [4, 5]. Tendo em vista a importância da qualidade do sono em estudantes de ciências médicas e que o estresse, a ansiedade e a depressão causam problemas em suas vidas pessoais e científicas, este estudo foi conduzido para examinar a relação entre os valores de estresse, ansiedade e depressão em estudantes. e sua qualidade de sono.

2. Métodos

Esta pesquisa é um estudo descritivo analítico, realizado no ano letivo de 2012-2013. As amostras desta pesquisa incluem todos os alunos que estudaram na Fasa University of Medical Sciences no ano letivo 2012-2013 para os três graus de doutorado, bacharelado e associado. A amostragem foi realizada na forma de um censo de todos os alunos após a obtenção do consentimento por escrito dos alunos e esclarecimento preciso sobre o objetivo do estudo. O instrumento de coleta de dados desta pesquisa incluiu três seções: Questionário de Informação Demográfica, o questionário sobre depressão, ansiedade e avaliação do estresse (DASS-21) (Depressão, Ansiedade, Estresse, Escala) e Índice de Qualidade do Sono de Pittsburgh (PSQI) questionário. O Questionário de Informações Demográficas continha informações como idade, sexo, área de estudo, grau acadêmico, estado civil e interesse na área de estudo. Para avaliar o estresse, ansiedade e depressão dos alunos, o questionário padronizado DASS-21 foi usado. O questionário foi apresentado pela primeira vez por S. H. Lovibond e P. F. Lovibond em 1995 [14], contendo 21 questões em escala Likert, 7 questões relacionadas ao estresse, 7 relacionadas à ansiedade e 7 relacionadas à depressão. No Irã, a confiabilidade do instrumento em uma amostra da população pública da cidade de Mashhad (400 pessoas) foi relatada como 0,70 para o valor de depressão, 0,66 para ansiedade e 0,76 para estresse [15]. A validade e confiabilidade do instrumento foram testadas e confirmadas no Irã em diferentes estudos de Aghebati [16], Moradipanah [17], Jamshidi et al. [18] e Rezaei-Adryani et al. [3]. S. H. Lovibond e P. F. Lovibond (1995) também sugeriram a alta correlação do questionário com outros semelhantes [14]. Nesta pesquisa, o valor de consistência interna da escala foi especificado usando o alfa de Cronbach, que foi de 0,87 para o valor de estresse, 0,84 para ansiedade e 0,82 para depressão. Para avaliar a qualidade do sono, foi utilizado o questionário padronizado de Pittsburgh, cuja validade e confiabilidade foram confirmadas em estudos dentro e fora do Irã [6, 7]. O questionário examina a qualidade do sono das pessoas nas últimas 4 semanas. No questionário, sete escalas com pontuação de 0 a 3 são avaliadas e obtêm uma pontuação total entre 0 e 20. Uma pontuação total de 0 a 4 foi considerada como qualidade de sono desejável e uma pontuação de 5 a 21 como qualidade de sono indesejável [7, 11]. Após a coleta de dados, a análise dos dados foi realizada por meio da digitação das informações no software SPSS versão 15 e por meio de testes de estatística descritiva e estatística inferencial, como

-teste, qui-quadrado, análise de variância unilateral e o coeficiente de correlação. Um nível alfa de 0,05 foi considerado como nível de significância.

3. Resultados

Depois de distribuir os questionários a todos os alunos, 278 alunos os preencheram e os devolveram. Entre os alunos participantes da pesquisa, 97 (35%) eram do sexo masculino e 181 (65%) do feminino. A média de idade foi de anos para os alunos do sexo masculino e para o feminino. Do ponto de vista do estado civil, 239 (86%) eram solteiros e 39 (14%) casados. Do ponto de vista do grau acadêmico, 195 (70,1%) eram bacharéis, 53 (19,1%) eram doutorados e 30 (10,8%) eram alunos do grau de associado. Do ponto de vista da área de estudo, o maior número de participantes do estudo foi a enfermagem (61, 21,9%) e o menor número foi a emergência médica (29, 10,4%) alunos. 252 (90,6) eram residentes de dormitório e 25 (9%) eram residentes de não dormitório. 12 (4,3%) dos alunos referiram história positiva de tabagismo. Sobre o aspecto interesse pela área de estudo, 122 (43,9%) mencionaram interesse relativo em suas áreas de estudo, 112 (40,3%) interesse total, 33 (11,9%) desinteresse relativo e 11 (4%) desinteresse total.

Os resultados obtidos no estudo demonstraram que 72,3% dos alunos apresentam estresse (47,5% estresse moderado e 24,8% estresse severo), 40,3% apresentam ansiedade (32,4% ansiedade moderada e 7,9% ansiedade severa) e 51% apresentam depressão (36,3% depressão moderada e 14,7% depressão grave). Do ponto de vista da qualidade do sono, 53,6% dos alunos apresentaram escores no PSQ ≤ 4 e 46,4% no PSQ ≥ 5 (Tabela 1).

A análise de dados usando o teste independente demonstrou que os valores médios de estresse e depressão são mais baixos em estudantes do sexo masculino do que no feminino, mas a diferença não é estatisticamente significativa (

) A ansiedade média é menor nos alunos do sexo masculino do que no feminino, e a diferença é estatisticamente significativa (). A média da qualidade do sono também é menor nos estudantes do sexo masculino do que no feminino, mas a diferença não é estatisticamente significativa () (Tabela 2).

Quanto à comparação dos escores de estresse, ansiedade e depressão dos alunos em função de seus graus acadêmicos e com base no teste estatístico ANOVA, os resultados obtidos no estudo demonstraram que as médias de estresse e ansiedade não são estatisticamente significativas entre os três graus (), mas do ponto de vista do valor da depressão, há diferença estatisticamente significativa entre os três graus associado, bacharelado e doutorado (). Além disso, ao examinar a qualidade do sono dos escolares para os três graus, constatou-se que há diferença estatisticamente significativa entre os três grupos () (Tabela 3).

Quanto à investigação da relação entre as variáveis ​​em estudo com base no coeficiente de correlação de Pearson, verificou-se que o estresse, ansiedade e depressão dos alunos estão estatisticamente significativamente relacionados à qualidade do sono (). Assim, os escores médios de qualidade do sono dos alunos também aumentam com o aumento da média de estresse, ansiedade e depressão, o que demonstra seus escores no PSQ ≥ 5. Também foi encontrada uma relação estatisticamente significativa entre as três variáveis ​​psicológicas do estudo, o que demonstra a direta relação entre essas variáveis ​​(Tabela 4).

Os resultados deste estudo mostraram que os níveis de estresse, ansiedade e escolaridade dos alunos afetam a qualidade do sono após o ajuste, mas sexo e depressão não mostraram relação com a qualidade do sono (Tabela 5).

4. Discussão

Os resultados obtidos no estudo demonstraram que 72,3% dos alunos sofrem de estresse (moderado e grave) e 40,3% sofrem de ansiedade (de moderado a grave). O estudo realizado por Rezaei-Adryani e colegas [3] em alunos residentes em dormitórios estudantis demonstrou que 71,7% sofrem estresse e 39,5% sofrem ansiedade. Estudos realizados na área demonstram que os alunos sofrem altos níveis de estresse e ansiedade [3, 4, 8, 12]. Os resultados obtidos no presente estudo demonstram que os alunos sofrem de problemas psicológicos relacionados ao período de escolaridade e à vida como alunos. Pequenas diferenças entre os valores de estresse e ansiedade em diferentes estudos podem ser atribuídas a ambientes onde a pesquisa foi conduzida e para apoiar recursos e instalações de universidades.

Verificou-se no estudo que 51% dos estudantes de ciências médicas sofrem de depressão (moderada a grave). Rezaei-Adryani e colegas demonstraram em seu estudo que o valor da depressão em estudantes que residem em dormitórios de ciências médicas é de 51,6% [3]. Além disso, o estudo conduzido por Furr e colegas também relatou que 53% dos alunos sofrem de depressão [19]. Os resultados obtidos no presente estudo na área de depressão em estudantes estão de acordo com os de outras pesquisas realizadas na área.

Os resultados obtidos neste estudo demonstraram que os valores médios de estresse, ansiedade e depressão dos estudantes do sexo feminino são maiores do que os dos estudantes do sexo masculino.Estudos conduzidos por Grant [20] e Watanabe [21] demonstram que as pontuações das variáveis ​​psicológicas são mais altas no sexo feminino do que no masculino. Esses resultados estão de acordo com os obtidos no presente estudo. Ao contrário do resultado obtido neste estudo, os níveis de estresse, ansiedade e depressão são mais elevados em estudantes do sexo masculino no estudo de Rezaei-Adryani e colegas [3]. A diferença pode ser atribuída ao tipo de campo, ambiente cultural e sociedade, instalações de apoio e outras causas subjacentes. Estudos realizados na área demonstram que o aumento de estressores pessoais, educacionais, econômicos, sociais e culturais faz com que os valores de ansiedade e depressão dos alunos aumentem. Além disso, altos níveis de estresse, ansiedade e depressão nos alunos causarão diminuição do desempenho e fracasso escolar neles [3, 5].

Por meio da investigação das variáveis ​​de estudo nos diferentes graus acadêmicos dos alunos, verificou-se que os valores médios de estresse, ansiedade e depressão são mais baixos nos alunos de doutorado do que nos de bacharelado. Esses resultados são diferentes daqueles obtidos no estudo de Rezaei-Adryani et al. [3]. Eles descobriram neste estudo que não há diferença significativa entre os dois grupos de alunos de mestrado e doutorado no aspecto de valores de estresse, ansiedade e depressão [3]. Os valores mais baixos nos alunos de Doutorado podem ser atribuídos às suas condições acadêmicas e à satisfação com as condições atuais.

Os resultados obtidos neste estudo demonstraram que quase metade dos estudantes (46,4%) tem pontuação no PSQ ≥ 5. Lima e colegas [22] relataram em seu estudo sobre padrões de sono de estudantes de medicina no Brasil que 42,3% dos estudantes são confrontados com distúrbio do sono. Em seu estudo com estudantes brasileiros, Mesquita e Reimão [23] relataram a qualidade do sono como indesejável em 60,38% dos estudantes e como desejável apenas em 39,72%. Em um estudo realizado com estudantes de medicina, Ardani Rezaie e colegas [24] também demonstraram que 39,8 por cento dos alunos enfrentam pontuações de PSQ ≥ 5. No estudo de Nojoomi e colegas [25] sobre assistentes especializados, estagiários, aprendizes e alunos de ciências básicas e fisiopatologia, foi demonstrado que entre os distúrbios do sono, a insônia e, entre os tipos de insônia, o sono interrompido (49 por cento) tem a maior incidência em estudantes de diferentes categorias de medicina. E entre os tipos de parassonia, alguns sofreram pesadelo (32 por cento), comer dormindo (1 por cento), sonambulismo (1,3 por cento), sonilóquio (7,5 por cento) e bruxismo (10,2 por cento). Pesquisa realizada por Farhadinasab e Azimi [26] em estudantes de medicina demonstrou que 48 por cento dos estudantes são confrontados com distúrbios do sono. Além disso, em outro estudo realizado por Ghoreishi e Aghajani [27] em estudantes de medicina, foi constatado que 40,6 por cento dos estudantes de medicina são confrontados com pontuações de PSQ ≥ 5. Os resultados da pesquisa acima estão de acordo com aqueles obtidos no apresentam estudo e demonstram que estudantes de ciências médicas apresentam escores no PSQ ≥ 5.

Os resultados obtidos no presente estudo demonstraram que existe uma relação estatisticamente significativa entre os valores de estresse, ansiedade e depressão dos alunos e sua qualidade do sono, de modo que sua qualidade do sono diminui à medida que os valores de estresse, ansiedade e depressão aumentam. Vandeputte e de Weerd [28] demonstraram em seu estudo que o sentimento de depressão é acompanhado por distúrbios do sono. Também foi descoberto em alguns outros estudos que os alunos dormem menos do que o público em geral, o que pode ser devido ao seu maior estresse e preocupação ou devido à pressão educacional e por mais estudo [29]. Na pesquisa de Lowry e colegas [30] em alunos da Universidade de Minnesota, uma relação significativa foi relatada entre o sono noturno médio e as pontuações médias dos alunos, de modo que as pontuações médias dos alunos mostraram aumento conforme as horas de sono aumentaram. Outro estudo sugere que a fraca qualidade do sono está diretamente relacionada ao desempenho comportamental e físico dos alunos e que a melhoria da higiene do sono pode ajudar a remover os problemas de sono dos alunos [31]. Novos estudos descobriram que a insônia também é um fator de risco para o progresso da depressão, diminui a resposta ao tratamento da depressão e aumenta a probabilidade de recorrência da depressão [28]. Em um estudo conduzido por Doi e colegas, foi demonstrado que a qualidade do sono está em um nível inferior em pessoas com histórico de depressão e ansiedade, mas a diferença não é estatisticamente significativa [32]. Portanto, os resultados dos estudos citados estão de acordo com o presente estudo, e isso demonstra que problemas psicológicos nos alunos diminuem a qualidade do sono.

Uma das limitações deste estudo pode ser apontada como a utilização do método de autorrelato para avaliação das variáveis ​​psicológicas dos alunos. Sugere-se que, em estudos posteriores, entrevista e exame clínico também sejam usados, além de ferramentas de autorrelato para o diagnóstico de problemas psicológicos dos alunos. Outra limitação do estudo foi o pequeno tamanho da amostra, uma vez que poucos questionários foram devolvidos pelos alunos. Sugere-se que, em estudos futuros, amostras maiores sejam utilizadas para melhor conclusão e generalização.

5. Conclusão

Tendo em vista os resultados obtidos com o estudo, pode-se concluir que muitos problemas psicológicos ocorrem nos alunos e que é necessário um planejamento e atenção especiais por parte das autoridades. A indesejável qualidade do sono dos alunos e sua relação com o aumento dos valores de estresse, ansiedade e depressão fazem com que esses alunos, que deveriam ser responsáveis ​​pela saúde da sociedade no futuro, tenham problemas na universidade e no trabalho. As autoridades e os responsáveis ​​podem tomar medidas para melhorar a saúde emocional e mental dos alunos, identificando os problemas dos alunos e removendo-os.

Conflitos de interesse

Os autores afirmam não haver conflito de interesses quanto à publicação deste artigo.

Agradecimentos

Os autores do artigo agradecem à Universidade Fasa de Ciências Médicas e apreciam muito a participação de todos os queridos alunos na pesquisa.

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Direito autoral

Copyright & # xa9 2017 Majid Najafi Kalyani et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob a Licença de Atribuição Creative Commons, que permite o uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o trabalho original seja devidamente citado.


As relações causais entre neurocognição, cognição social e resultado funcional ao longo do tempo na esquizofrenia: uma abordagem de pontuação de diferença latente

A cognição social foi identificada como um construto significativo para a pesquisa da esquizofrenia com relevância para o diagnóstico, avaliação, tratamento e resultado funcional. No entanto, a cognição social não foi claramente compreendida em termos de suas relações com a neurocognição e os resultados funcionais. O presente estudo buscou examinar a independência empírica da cognição social e neurocognição para investigar a possível estrutura causal entre cognição social, neurocognição e funcionamento psicossocial.

A amostra é composta por 130 indivíduos com diagnóstico de esquizofrenia. Todos os participantes foram recrutados ao serem admitidos em quatro programas comunitários de reabilitação psicossocial. Cognição social, neurocognição e funcionamento psicossocial foram medidos no início e 12 meses. A independência empírica de cognição social e neurocognição foi testada usando análise fatorial confirmatória (CFA) e a possível estrutura causal entre cognição social, neurocognição e funcionamento psicossocial foi investigada usando análise de escore de diferença latente (LDS).

Um modelo de dois fatores de cognição social e neurocognição ajustou-se muito bem aos dados, indicando a independência empírica da cognição social, enquanto os resultados longitudinais da CFA mostram que a independência empírica da neurocognição e cognição social é mantida ao longo do tempo. Os resultados da análise SUD apóiam um modelo causal que indica que a neurocognição está subjacente e é causalmente primária à cognição social, e que a neurocognição e a cognição social são causalmente primárias ao resultado funcional.

A cognição social e a neurocognição podem ter efeitos causais ascendentes independentes e distintos no resultado funcional. Também é sugerido que as abordagens para a remediação da neurocognição e da cognição social podem precisar ser distintas.


5 métodos de pesquisa usados ​​em psicologia

Existem vários métodos de pesquisa diferentes usados ​​em psicologia. Em termos gerais, existem dois tipos distintos: quantitativo e qualitativo. A metodologia de pesquisa quantitativa envolve o uso de dados numéricos para fazer descrições, prever resultados e testar relacionamentos potenciais entre variáveis.

A pesquisa qualitativa investiga o uso de dados não numéricos, como texto, fala, vídeo e semelhantes, na tentativa de obter uma compreensão ou interpretação de diferentes fenômenos, como percepções e comportamentos sociais ou individuais.

A principal conclusão sobre a pesquisa quantitativa e qualitativa é esta: a pesquisa quantitativa lida com números, enquanto a pesquisa qualitativa se baseia em descrições. Ambos os tipos de pesquisa têm seus pontos fortes e limitações, apesar da noção entre alguns grupos de que a pesquisa quantitativa é superior. No contexto da psicologia, a pesquisa qualitativa é altamente valorizada porque as medidas quantitativas não podem medir a nuance e a totalidade da experiência humana. É importante observar que os métodos de pesquisa quantitativa e qualitativa são altamente técnicos e rigorosos.

Dentro de cada uma dessas duas grandes categorias encontram-se métodos distintos usados ​​na pesquisa psicológica. Embora esta lista não seja exaustiva, dividimos cinco das metodologias mais populares usadas na pesquisa psicológica.

1. Estudo de Caso

A pesquisa de estudo de caso se enquadra no ramo qualitativo da metodologia de pesquisa. Os estudos de caso envolvem investigação profunda em indivíduos, grupos, comunidades ou eventos. Freqüentemente, combinam uma abordagem multimetodológica que integra entrevistas com participantes e observações discretas. Os estudos de caso na disciplina de psicologia são normalmente conduzidos em indivíduos específicos. Um estudo de caso de psicologia geralmente coleta momentos biográficos importantes e seminais do passado de um paciente, bem como eventos importantes na vida diária do indivíduo que podem estimular comportamentos e pensamentos inadequados.

Praticantes de estudo de caso notáveis ​​incluem Sigmund Freud, que usou estudos de caso extensivamente para mergulhar na vida de seus pacientes para entender, diagnosticar e ajudá-los com suas doenças psicológicas.

Os estudos de caso são conduzidos entrevistando e observando o comportamento do paciente. O pesquisador descreve o comportamento e discute os eventos da perspectiva do paciente. Freqüentemente, as entrevistas não são estruturadas e as observações são do indivíduo fazendo sua vida cotidiana.Outras fontes de dados podem incluir diários, notas, fotos, etc. Os dados são então avaliados para encontrar temas e interpretações comuns.

2. Experimente

Embora isso seja apresentado como um tipo amplo de pesquisa que pode ser um componente de muitos métodos, o termo aqui é usado para denotar um procedimento específico. Na ciência, os experimentos são um método de pesquisa frequentemente usado, e há certos princípios envolvidos em seu emprego. Um é a presença de um grupo de controle. Este é um indivíduo ou grupo de indivíduos que não é manipulado.

Outro princípio é o controle de variáveis. Ou seja, o experimento deve ser o mais livre possível de dados estranhos. Esse fator permite aos psicólogos repetir o experimento, e esse é um requisito para uma pesquisa confiável.

Um terceiro princípio é a consistência das medições. Permitir padrões diferentes torna a replicação impossível e os resultados não confiáveis.

O quarto princípio envolvido é mostrar causa e efeito. Ou seja, as manipulações realizadas no experimento levaram aos resultados e nada mais esteve envolvido. Os experimentos podem ser controlados em laboratório, como estudos do sono, experimentos de campo que permitem ao psicólogo manipular o sujeito, mas não seu ambiente, ou experimentos naturais que não permitem nenhum controle e são amplamente observacionais.

Existem três tipos principais de experimentos: experimentos de campo, experimentos de laboratório e experimentos naturais. Os experimentos de laboratório são conduzidos em ambientes altamente controlados e podem ou não ser conduzidos em um laboratório científico. Os pontos fortes dessa metodologia são que esses experimentos são fáceis de replicar e permitem um controle meticuloso de variáveis. As limitações incluem o ambiente artificial, que pode causar reações não naturais e potencial viés de pesquisa.

3. Estudo Observacional

O estudo observacional é uma pesquisa qualitativa que pode ser realizada em uma miríade de maneiras diferentes, usando meios não experimentais, onde o comportamento é simplesmente observado sistematicamente. O principal objetivo da pesquisa observacional é descobrir variáveis ​​que podem impactar comportamentos em indivíduos, grupos e construções sociais. A pesquisa é descrita como não experimental porque ocorre em um ambiente natural sem controles. A pesquisa observacional pode envolver métodos mistos que podem incluir várias técnicas qualitativas e métodos quantitativos.

A observação naturalística é descrita como a observação que ocorre no ambiente natural do participante. Por exemplo, psicólogos que estudam saúde mental no sistema penal observarão pessoas encarceradas em cadeias e prisões. Em alguns casos, a observação pode ocorrer sem o conhecimento dos participantes. Isso é conhecido como observação naturalística disfarçada e é considerado ético se os indivíduos permanecerem anônimos e a observação ocorrer em contextos públicos onde não existe expectativa de privacidade.

Quando a observação natural disfarçada não é possível, a observação natural indisfarçada pode ser eficaz. No entanto, isso pode causar um fenômeno conhecido como reatividade. A reatividade ocorre quando os participantes sabem que estão sendo observados, o que causa uma mudança em seu comportamento que impacta negativamente os dados. A reatividade pode ser mitigada, ou mesmo eliminada, com observações mais longas, à medida que as pessoas ficam mais confortáveis ​​em serem observadas. Isso pode ser visto em programas de televisão de realidade onde os indivíduos estão em seu "melhor" comportamento no início, então, conforme o tempo passa, seu comportamento se torna mais "natural".

A observação participante difere dos métodos de observação naturalística no sentido de que o pesquisador está envolvido. Os objetivos são os mesmos, mas o pesquisador se envolve com o ambiente e com os indivíduos. A justificativa para esse método é que alguns dados não podem ser coletados sem a participação do pesquisador. A observação participante também inclui um método disfarçado. Por exemplo, pesquisadores de psicologia se infiltraram em grupos extremistas sem revelar suas identidades como forma de estudar indivíduos e coletar dados. Um dos principais benefícios dessa metodologia é que os pesquisadores estão em uma posição privilegiada para compreender as experiências do grupo e dos indivíduos. Uma crítica à observação participante é que o pesquisador ativo pode impactar a dinâmica do grupo e desenvolver preconceitos por meio da formação de relacionamentos com os indivíduos estudados.

4. Pesquisa

A pesquisa por levantamento pode ser quantitativa e qualitativa e é amplamente utilizada não apenas na pesquisa em psicologia, mas também nas ciências. Os entrevistados (aqueles que respondem às perguntas) recebem pesquisas e são solicitados a relatar suas ações, pensamentos e sentimentos para medir como certas variáveis ​​podem impactá-los. Um dos aspectos mais críticos da pesquisa de levantamento é o método de amostragem usado. A maioria dos pesquisadores prefere grandes amostras que sejam representativas da população que estão estudando para obter uma estimativa representativa do que é preciso entre a população. As amostras em psicologia costumam ser aleatórias e grandes.

As pesquisas variam muito. Eles podem ser longos ou bastante curtos. Eles podem ser realizados em diversos canais de comunicação, como pela internet, pessoalmente, pelo correio, por telefone e com vídeo-chat. Os dados coletados podem ser usados ​​para fins quantitativos ou medidas qualitativas, dependendo do objetivo da pesquisa e do desenho das questões. As pesquisas são amplamente utilizadas nas ciências sociais. Eles têm suas raízes na documentação da prevalência de problemas sociais, incluindo a pobreza e as condições econômicas em geral.

Eles são amplamente usados ​​entre os provedores de saúde, incluindo psicólogos e profissionais de saúde pública e acadêmicos para medir a prevalência de problemas de saúde mental, como ansiedade, depressão e abuso de drogas e álcool. A pesquisa por levantamento, como todas as outras formas de estudo, tem seus pontos fortes e fracos. Seus pontos fortes incluem a capacidade de coletar dados qualitativos e o custo relativamente baixo. Alguns dos pontos fracos são o potencial para um design de pergunta ruim devido ao viés e amostragem insuficiente.

5. Análise de Conteúdo

Este método de pesquisa envolve a análise de grandes quantidades de dados baseados em texto em um esforço para identificar significados e consistências temáticas. Ele pode ser usado em contextos quantitativos e qualitativos. Por exemplo, pesquisadores quantitativos podem pesquisar palavras ou frases específicas e adicioná-las para uma contagem final. A análise de conteúdo qualitativa busca mais o significado dos textos por meio da identificação de temas nos dados. A análise qualitativa desse tipo depende da prática de codificar e categorizar o conteúdo para entendê-lo. Os pesquisadores costumam usar uma técnica conhecida como leitura atenta, na qual as frases são transformadas em unidades codificadas. O texto é lido repetidamente até que todos os textos sejam codificados e o ponto de saturação de dados seja alcançado. Este processo é uma análise indutiva porque nenhuma teoria está sendo testada, mas os dados são codificados em um esforço para ver se uma teoria surge. Este processo é conhecido como análise convencional ou formativa.

A análise dirigida é semelhante à análise formativa, mas varia de forma integral. Uma abordagem direcionada é um tanto dedutiva, pois o pesquisador começa com algumas teorias ou hipóteses em mente para ajudá-los a criar unidades de codificação desde o início do estudo. Uma vez realizada a pesquisa, o pesquisador procura esses tipos de códigos no texto. Esse método & # 8220de cima para baixo & # 8221 basicamente executa os dados por meio de um filtro, que nada mais é do que pesquisas existentes ou teorias usadas como guias. Todos os métodos acima podem ser descritos como análise de conteúdo temática, em uma forma convencional ou dirigida.

Uma vez concluída a análise temática, os pesquisadores realizam uma análise somativa, na qual os temas são comparados em uma variedade de textos diferentes. A análise somativa pode ser feita de maneira quantitativa, calculando a frequência e o total de certas frases ou palavras. Os pesquisadores também podem realizar análises sumativas qualitativas, durante as quais procuram significados latentes no texto, olhando para contextos específicos.

A análise somativa é semelhante à teoria fundamentada, um estilo indutivo de análise amplamente utilizado nas ciências sociais. A Teoria Fundamentada nos Dados é usada para o desenvolvimento de teorias e foi fundada há mais de 50 anos. É usado quase exclusivamente em pesquisas qualitativas nas ciências sociais - incluindo a psicologia. A teoria fundamentada é dedutiva por natureza e, portanto, tenta estabelecer teorias ou hipóteses por meio da coleta e análise de dados.

Normalmente, um estudo de pesquisa de teoria fundamentada é um processo muito complexo e profundo, no qual os principais investigadores analisam a literatura relevante e os dados coletados anteriormente para informar e possivelmente moldar sua pesquisa atual. Durante esta fase de coleta de dados, o pesquisador pode descobrir perspectivas únicas de literatura e dados anteriores.

A teoria fundamentada também ocorre durante a fase de análise de dados. Envolve uma revisão crítica das respostas dos atores no estabelecimento de códigos e temas. Isso geralmente é concluído como uma revisão das respostas às perguntas de pesquisas, entrevistas, etc. Esse processo segue estágios específicos, incluindo codificação, conceitos, categorias e teoria.

Codificação
A codificação envolve um alto nível de tédio e coloca o texto em categorias e subcategorias. Isso é feito em uma análise linha por linha, onde conceitos e categorias são nomeados e o processo é repetido no que é conhecido como código aberto. A codificação é necessária, pois permite que os pontos salientes dos dados sejam coletados.

Conceitualizando
Uma vez que os códigos são estabelecidos, o pesquisador categoriza códigos semelhantes em grupos.

Categorias
Os conceitos estabelecidos a partir do processo de codificação aberta são, então, amplamente agrupados para gerar a nova teoria, que surgiu. Mais especificamente, as categorias são construídas em torno de uma categoria central que une os outros conceitos.

Teoria
Enquanto a teorização ocorre em todas essas etapas, a etapa final inclui a coleta de categorias específicas que levam ao desenvolvimento da teoria.

Considerações finais sobre métodos de pesquisa em psicologia

Os métodos acima fornecem uma visão geral superficial de cinco métodos principais de pesquisa em psicologia. Embora sejam realmente muito mais detalhados em tamanho e escopo, esta visão geral destaca a natureza maleável da pesquisa psicológica e o rigor envolvido na pesquisa em ciências sociais. Existem vários outros métodos derivados dos cinco métodos acima e existem outras metodologias que não estão listadas aqui.

Este tipo de pesquisa ocorre em todos os níveis da academia e outros ambientes, como mestrado e doutorado. os alunos estão aprendendo a se tornar pesquisadores adeptos enquanto se preparam para carreiras como acadêmicos, pesquisadores e assim por diante.

Como acontece com todas as pesquisas, essas metodologias têm seus pontos fortes e fracos. No entanto, eles se mostraram rigorosos e robustos ao longo do tempo e produziram descobertas substanciais no campo da psicologia. Apesar de suas diferenças, pontos fortes e fracos, todos esses métodos são projetados para levar adiante a disciplina da psicologia na tentativa de compreender as funções da mente humana e como elas afetam os comportamentos humanos em contextos e circunstâncias específicos.


Inferir relações entre variáveis ​​psicológicas em amostras clínicas e questões de generalização - Psicologia

Pesquisas anteriores revelaram os efeitos prejudiciais do isolamento social e das medidas de distanciamento físico nos resultados relacionados à saúde. No entanto, apenas recentemente as medidas de confinamento do COVID-19 forneceram um contexto para testar se tais efeitos prejudiciais existem no domínio da sexualidade humana.

O objetivo deste estudo foi testar a relação entre os níveis de confinamento do COVID-19 e os domínios do funcionamento sexual em homens e mulheres, ao mesmo tempo em que explica o papel mediador do ajuste psicológico durante o bloqueio.

Métodos

Duzentos e quarenta e cinco homens e 417 mulheres completaram uma pesquisa na web sobre os efeitos do COVID-19 na saúde sexual. O período de referência inclui o primeiro confinamento em Portugal (19 de março a 1 de junho de 2020). Os dados foram tratados de acordo com os procedimentos de Hays para análise de mediação simples.

Resultados

Os resultados das medições incluíram níveis auto-relatados de confinamento, pontuações IIEF e FSFI e ajuste psicológico durante o bloqueio.

Resultados

O ajuste psicológico durante o bloqueio mediou a relação entre os níveis de confinamento e a maioria dos domínios do funcionamento sexual nos homens, mas não nas mulheres. Além disso, embora os níveis de confinamento não estivessem diretamente relacionados com a maioria dos domínios do funcionamento sexual, o ajuste psicológico durante o bloqueio previu funcionamento sexual inferior em ambos os sexos.

Tradução Clínica

As descobertas apóiam que o funcionamento sexual humano deve ser enquadrado dentro de uma perspectiva contextual, enfatizando como o ajuste psicológico e os estressores da vida situacional, como as situações de bloqueio, moldam a sexualidade dos indivíduos. Essa perspectiva deve ser considerada nos protocolos de tratamento implementados durante a pandemia atual.

Pontos fortes e limitações de amplificação

Os dados aumentam a literatura sobre os efeitos do bloqueio no domínio da sexualidade. No entanto, o estudo impede a inferência de causalidade e visa apenas uma pequena proporção de todas as dinâmicas envolvidas na sexualidade durante o momento histórico atual.

Conclusão

O ajustamento psicológico durante o COVID-19 parece ter um papel no funcionamento sexual humano, acima dos efeitos isolados do confinamento.

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Investigação da Relação entre Variáveis ​​Psicológicas e Qualidade do Sono em Estudantes de Ciências Médicas

Objetivos. Os estudantes de ciências médicas estão expostos a muitos problemas emocionais e mentais. Tendo em vista a importância da qualidade do sono na aprendizagem e vivacidade, este estudo foi realizado para examinar a relação entre variáveis ​​psicológicas (estresse, ansiedade e depressão) e a qualidade do sono dos alunos. Projeto. Esta pesquisa é um estudo transversal analítico, onde foram selecionados todos os alunos do curso de Ciências Médicas da Fasa no ano de 2012-2013. Para examinar os valores de estresse, ansiedade e depressão dos alunos, o DASS-21 padronizado de 21 itens foi usado, e para examinar a qualidade do sono, o Índice de Qualidade do Sono de Pittsburgh (PSQI) foi usado. Resultados. Os resultados do estudo demonstraram que 73% dos alunos apresentam estresse moderado e severo e 46,4% deles apresentam escores de PSQ ≥ 5. O escore médio de qualidade do sono dos alunos foi

, e sua pontuação de estresse foi

. Uma relação estatisticamente significativa foi encontrada entre os níveis de estresse dos alunos e a qualidade do sono (

). Conclusão. Os altos níveis de estresse diminuem a qualidade do sono dos alunos. Altos níveis de estresse e também a relação significativa entre o valor do estresse e a diminuição na qualidade do sono dos alunos exigem mais atenção e cuidado com os problemas emocionais e mentais dos alunos e interferência adequada e oportuna por parte das autoridades.

1. Introdução

Como uma população jovem, os estudantes universitários são os principais ativos de todos os países [1]. É um período crítico na vida de um jovem quando ele entra na universidade, muitas vezes acompanhado por diversas mudanças em suas relações sociais e interpessoais [2]. Muitos alunos serão responsáveis ​​no futuro pela educação das gerações posteriores e, portanto, também interferem indiretamente na educação das gerações posteriores da sociedade [3]. Uma sociedade preocupada com sua saúde e com suas gerações futuras deve dar passos mais do que nunca em direção à realização de ideais, examinando e removendo fatores que permitem e causam problemas emocionais e mentais ou preservam a saúde dos responsáveis ​​por seu futuro [3]. Tendo em vista que a população de estudantes universitários do país constitui uma parte considerável da população e que está aumentando a cada ano, a importância da saúde dos estudantes universitários torna-se mais clara do que nunca [4]. Aqui, é fundamental prestar atenção aos estudantes das áreas de ciências médicas, que serão responsáveis ​​pela saúde da sociedade no futuro [3]. A saúde mental é uma importante dimensão da saúde, proporcionando aos alunos a qual provoca o seu progresso e sucesso [3, 4]. Devido às suas condições de idade e posição social particular, os alunos estão expostos a inúmeras tensões. Fatores como estar longe do ambiente doméstico, separação da família, entrada em um novo ambiente, questões e problemas educacionais, competição com outros alunos, futuro profissional e vida em dormitório podem ser considerados estressores para os alunos [3]. O estresse crônico de longo prazo pode levar à ocorrência de doenças físicas e mentais [3]. Pessoas com altos níveis de estresse sofrem em suas vidas de vários outros problemas psicológicos, como ansiedade e depressão. Além disso, os problemas que causam aos alunos durante a educação, como fatores de saúde mental, estresse, ansiedade e depressão, interferem nos papéis profissionais e assumem a responsabilidade pela saúde das pessoas na sociedade no futuro. Portanto, a prevenção do estresse, ansiedade e depressão dos alunos e a redução da pressão mental terão um papel importante no aumento do interesse no trabalho e na cooperação em grupos e no sentimento de responsabilidade [4, 5].

O sono é uma das necessidades fisiológicas e fundamentais de qualquer pessoa, cuja qualidade está relacionada à saúde [6]. A qualidade e a quantidade do sono podem ser facilmente alteradas em pessoas com alterações nas condições físicas e sociais [7]. Os distúrbios do sono noturno e consequentemente a queda na qualidade do sono causam a ocorrência de problemas como sonolência e tédio durante o dia, estresse e ansiedade, dores de cabeça e também fraco desempenho nos planos educacionais e acadêmicos. Sono insuficiente e privação de sono causam alterações neurológicas, comportamentais e fisiológicas, ocorrência de fracasso escolar e diminuição no desempenho normal da rotina em sala de aula e, consequentemente, impedem os alunos de participarem das aulas e fazem com que fiquem sonolentos durante a participação nas aulas [8]. Portanto, o distúrbio do sono causa múltiplos danos científicos, comportamentais e emocionais nos alunos [9]. À luz do efeito da qualidade do sono no desempenho, as condições acadêmicas dos alunos também devem ser melhoradas com a melhoria de suas condições de sono [10]. Pessoas com distúrbios do sono sofrem de problemas como fadiga, dificuldade de reparo celular, perda de memória e aprendizado, aumento da tensão e ansiedade e diminuição da qualidade de vida rotineira. Além disso, a baixa qualidade do sono aumenta a depressão e o sofrimento da ansiedade e diminui a capacidade de enfrentar as tensões rotineiras [11–13].

Diferentes pesquisas têm demonstrado que altos níveis de estresse, ansiedade e depressão podem causar efeitos negativos na saúde dos alunos, qualidade de vida, qualidade do sono, progresso acadêmico e também prontidão para desempenhar suas funções profissionais, e é de particular importância para prestar atenção a ele e suas consequências, bem como adotar soluções adequadas para se livrar dele [4, 5]. Tendo em vista a importância da qualidade do sono em estudantes de ciências médicas e que o estresse, a ansiedade e a depressão causam problemas em suas vidas pessoais e científicas, este estudo foi conduzido para examinar a relação entre os valores de estresse, ansiedade e depressão em estudantes. e sua qualidade de sono.

2. Métodos

Esta pesquisa é um estudo descritivo analítico, realizado no ano letivo de 2012-2013. As amostras desta pesquisa incluem todos os alunos que estudaram na Fasa University of Medical Sciences no ano letivo 2012-2013 para os três graus de doutorado, bacharelado e associado. A amostragem foi realizada na forma de um censo de todos os alunos após a obtenção do consentimento por escrito dos alunos e esclarecimento preciso sobre o objetivo do estudo. O instrumento de coleta de dados desta pesquisa incluiu três seções: Questionário de Informação Demográfica, o questionário sobre depressão, ansiedade e avaliação do estresse (DASS-21) (Depressão, Ansiedade, Estresse, Escala) e Índice de Qualidade do Sono de Pittsburgh (PSQI) questionário. O Questionário de Informações Demográficas continha informações como idade, sexo, área de estudo, grau acadêmico, estado civil e interesse na área de estudo. Para avaliar o estresse, ansiedade e depressão dos alunos, o questionário padronizado DASS-21 foi usado. O questionário foi apresentado pela primeira vez por S. H. Lovibond e P. F. Lovibond em 1995 [14], contendo 21 questões em escala Likert, 7 questões relacionadas ao estresse, 7 relacionadas à ansiedade e 7 relacionadas à depressão. No Irã, a confiabilidade do instrumento em uma amostra da população pública da cidade de Mashhad (400 pessoas) foi relatada como 0,70 para o valor de depressão, 0,66 para ansiedade e 0,76 para estresse [15]. A validade e confiabilidade do instrumento foram testadas e confirmadas no Irã em diferentes estudos de Aghebati [16], Moradipanah [17], Jamshidi et al. [18] e Rezaei-Adryani et al. [3]. S. H. Lovibond e P. F. Lovibond (1995) também sugeriram a alta correlação do questionário com outros semelhantes [14]. Nesta pesquisa, o valor de consistência interna da escala foi especificado usando o alfa de Cronbach, que foi de 0,87 para o valor de estresse, 0,84 para ansiedade e 0,82 para depressão. Para avaliar a qualidade do sono, foi utilizado o questionário padronizado de Pittsburgh, cuja validade e confiabilidade foram confirmadas em estudos dentro e fora do Irã [6, 7]. O questionário examina a qualidade do sono das pessoas nas últimas 4 semanas. No questionário, sete escalas com pontuação de 0 a 3 são avaliadas e obtêm uma pontuação total entre 0 e 20. Uma pontuação total de 0 a 4 foi considerada como qualidade de sono desejável e uma pontuação de 5 a 21 como qualidade de sono indesejável [7, 11]. Após a coleta de dados, a análise dos dados foi realizada por meio da digitação das informações no software SPSS versão 15 e por meio de testes de estatística descritiva e estatística inferencial, como

-teste, qui-quadrado, análise de variância unilateral e o coeficiente de correlação. Um nível alfa de 0,05 foi considerado como nível de significância.

3. Resultados

Depois de distribuir os questionários a todos os alunos, 278 alunos os preencheram e os devolveram. Entre os alunos participantes da pesquisa, 97 (35%) eram do sexo masculino e 181 (65%) do feminino. A média de idade foi de anos para os alunos do sexo masculino e para o feminino. Do ponto de vista do estado civil, 239 (86%) eram solteiros e 39 (14%) casados. Do ponto de vista do grau acadêmico, 195 (70,1%) eram bacharéis, 53 (19,1%) eram doutorados e 30 (10,8%) eram alunos do grau de associado. Do ponto de vista da área de estudo, o maior número de participantes do estudo foi a enfermagem (61, 21,9%) e o menor número foi a emergência médica (29, 10,4%) alunos. 252 (90,6) eram residentes de dormitório e 25 (9%) eram residentes de não dormitório. 12 (4,3%) dos alunos referiram história positiva de tabagismo. Sobre o aspecto interesse pela área de estudo, 122 (43,9%) mencionaram interesse relativo em suas áreas de estudo, 112 (40,3%) interesse total, 33 (11,9%) desinteresse relativo e 11 (4%) desinteresse total.

Os resultados obtidos no estudo demonstraram que 72,3% dos alunos apresentam estresse (47,5% estresse moderado e 24,8% estresse severo), 40,3% apresentam ansiedade (32,4% ansiedade moderada e 7,9% ansiedade severa) e 51% apresentam depressão (36,3% depressão moderada e 14,7% depressão grave). Do ponto de vista da qualidade do sono, 53,6% dos alunos apresentaram escores no PSQ ≤ 4 e 46,4% no PSQ ≥ 5 (Tabela 1).

A análise de dados usando o teste independente demonstrou que os valores médios de estresse e depressão são mais baixos em estudantes do sexo masculino do que no feminino, mas a diferença não é estatisticamente significativa (

) A ansiedade média é menor nos alunos do sexo masculino do que no feminino, e a diferença é estatisticamente significativa (). A média da qualidade do sono também é menor nos estudantes do sexo masculino do que no feminino, mas a diferença não é estatisticamente significativa () (Tabela 2).

Quanto à comparação dos escores de estresse, ansiedade e depressão dos alunos em função de seus graus acadêmicos e com base no teste estatístico ANOVA, os resultados obtidos no estudo demonstraram que as médias de estresse e ansiedade não são estatisticamente significativas entre os três graus (), mas do ponto de vista do valor da depressão, há diferença estatisticamente significativa entre os três graus associado, bacharelado e doutorado (). Além disso, ao examinar a qualidade do sono dos escolares para os três graus, constatou-se que há diferença estatisticamente significativa entre os três grupos () (Tabela 3).

Quanto à investigação da relação entre as variáveis ​​em estudo com base no coeficiente de correlação de Pearson, verificou-se que o estresse, ansiedade e depressão dos alunos estão estatisticamente significativamente relacionados à qualidade do sono (). Assim, os escores médios de qualidade do sono dos alunos também aumentam com o aumento da média de estresse, ansiedade e depressão, o que demonstra seus escores no PSQ ≥ 5. Também foi encontrada uma relação estatisticamente significativa entre as três variáveis ​​psicológicas do estudo, o que demonstra a direta relação entre essas variáveis ​​(Tabela 4).

Os resultados deste estudo mostraram que os níveis de estresse, ansiedade e escolaridade dos alunos afetam a qualidade do sono após o ajuste, mas sexo e depressão não mostraram relação com a qualidade do sono (Tabela 5).

4. Discussão

Os resultados obtidos no estudo demonstraram que 72,3% dos alunos sofrem de estresse (moderado e grave) e 40,3% sofrem de ansiedade (de moderado a grave). O estudo realizado por Rezaei-Adryani e colegas [3] em alunos residentes em dormitórios estudantis demonstrou que 71,7% sofrem estresse e 39,5% sofrem ansiedade. Estudos realizados na área demonstram que os alunos sofrem altos níveis de estresse e ansiedade [3, 4, 8, 12]. Os resultados obtidos no presente estudo demonstram que os alunos sofrem de problemas psicológicos relacionados ao período de escolaridade e à vida como alunos. Pequenas diferenças entre os valores de estresse e ansiedade em diferentes estudos podem ser atribuídas a ambientes onde a pesquisa foi conduzida e para apoiar recursos e instalações de universidades.

Verificou-se no estudo que 51% dos estudantes de ciências médicas sofrem de depressão (moderada a grave). Rezaei-Adryani e colegas demonstraram em seu estudo que o valor da depressão em estudantes que residem em dormitórios de ciências médicas é de 51,6% [3]. Além disso, o estudo conduzido por Furr e colegas também relatou que 53% dos alunos sofrem de depressão [19]. Os resultados obtidos no presente estudo na área de depressão em estudantes estão de acordo com os de outras pesquisas realizadas na área.

Os resultados obtidos neste estudo demonstraram que os valores médios de estresse, ansiedade e depressão dos estudantes do sexo feminino são maiores do que os dos estudantes do sexo masculino. Estudos conduzidos por Grant [20] e Watanabe [21] demonstram que as pontuações das variáveis ​​psicológicas são mais altas no sexo feminino do que no masculino. Esses resultados estão de acordo com os obtidos no presente estudo. Ao contrário do resultado obtido neste estudo, os níveis de estresse, ansiedade e depressão são mais elevados em estudantes do sexo masculino no estudo de Rezaei-Adryani e colegas [3]. A diferença pode ser atribuída ao tipo de campo, ambiente cultural e sociedade, instalações de apoio e outras causas subjacentes. Estudos realizados na área demonstram que o aumento de estressores pessoais, educacionais, econômicos, sociais e culturais faz com que os valores de ansiedade e depressão dos alunos aumentem. Além disso, altos níveis de estresse, ansiedade e depressão nos alunos causarão diminuição do desempenho e fracasso escolar neles [3, 5].

Por meio da investigação das variáveis ​​de estudo nos diferentes graus acadêmicos dos alunos, verificou-se que os valores médios de estresse, ansiedade e depressão são mais baixos nos alunos de doutorado do que nos de bacharelado. Esses resultados são diferentes daqueles obtidos no estudo de Rezaei-Adryani et al. [3]. Eles descobriram neste estudo que não há diferença significativa entre os dois grupos de alunos de mestrado e doutorado no aspecto de valores de estresse, ansiedade e depressão [3]. Os valores mais baixos nos alunos de Doutorado podem ser atribuídos às suas condições acadêmicas e à satisfação com as condições atuais.

Os resultados obtidos neste estudo demonstraram que quase metade dos estudantes (46,4%) tem pontuação no PSQ ≥ 5. Lima e colegas [22] relataram em seu estudo sobre padrões de sono de estudantes de medicina no Brasil que 42,3% dos estudantes são confrontados com distúrbio do sono. Em seu estudo com estudantes brasileiros, Mesquita e Reimão [23] relataram a qualidade do sono como indesejável em 60,38% dos estudantes e como desejável apenas em 39,72%. Em um estudo realizado com estudantes de medicina, Ardani Rezaie e colegas [24] também demonstraram que 39,8 por cento dos alunos enfrentam pontuações de PSQ ≥ 5. No estudo de Nojoomi e colegas [25] sobre assistentes especializados, estagiários, aprendizes e alunos de ciências básicas e fisiopatologia, foi demonstrado que entre os distúrbios do sono, a insônia e, entre os tipos de insônia, o sono interrompido (49 por cento) tem a maior incidência em estudantes de diferentes categorias de medicina. E entre os tipos de parassonia, alguns sofreram pesadelo (32 por cento), comer dormindo (1 por cento), sonambulismo (1,3 por cento), sonilóquio (7,5 por cento) e bruxismo (10,2 por cento). Pesquisa realizada por Farhadinasab e Azimi [26] em estudantes de medicina demonstrou que 48 por cento dos estudantes são confrontados com distúrbios do sono. Além disso, em outro estudo realizado por Ghoreishi e Aghajani [27] em estudantes de medicina, foi constatado que 40,6 por cento dos estudantes de medicina são confrontados com pontuações de PSQ ≥ 5. Os resultados da pesquisa acima estão de acordo com aqueles obtidos no apresentam estudo e demonstram que estudantes de ciências médicas apresentam escores no PSQ ≥ 5.

Os resultados obtidos no presente estudo demonstraram que existe uma relação estatisticamente significativa entre os valores de estresse, ansiedade e depressão dos alunos e sua qualidade do sono, de modo que sua qualidade do sono diminui à medida que os valores de estresse, ansiedade e depressão aumentam. Vandeputte e de Weerd [28] demonstraram em seu estudo que o sentimento de depressão é acompanhado por distúrbios do sono. Também foi descoberto em alguns outros estudos que os alunos dormem menos do que o público em geral, o que pode ser devido ao seu maior estresse e preocupação ou devido à pressão educacional e por mais estudo [29]. Na pesquisa de Lowry e colegas [30] em alunos da Universidade de Minnesota, uma relação significativa foi relatada entre o sono noturno médio e as pontuações médias dos alunos, de modo que as pontuações médias dos alunos mostraram aumento conforme as horas de sono aumentaram. Outro estudo sugere que a fraca qualidade do sono está diretamente relacionada ao desempenho comportamental e físico dos alunos e que a melhoria da higiene do sono pode ajudar a remover os problemas de sono dos alunos [31]. Novos estudos descobriram que a insônia também é um fator de risco para o progresso da depressão, diminui a resposta ao tratamento da depressão e aumenta a probabilidade de recorrência da depressão [28]. Em um estudo conduzido por Doi e colegas, foi demonstrado que a qualidade do sono está em um nível inferior em pessoas com histórico de depressão e ansiedade, mas a diferença não é estatisticamente significativa [32]. Portanto, os resultados dos estudos citados estão de acordo com o presente estudo, e isso demonstra que problemas psicológicos nos alunos diminuem a qualidade do sono.

Uma das limitações deste estudo pode ser apontada como a utilização do método de autorrelato para avaliação das variáveis ​​psicológicas dos alunos. Sugere-se que, em estudos posteriores, entrevista e exame clínico também sejam usados, além de ferramentas de autorrelato para o diagnóstico de problemas psicológicos dos alunos. Outra limitação do estudo foi o pequeno tamanho da amostra, uma vez que poucos questionários foram devolvidos pelos alunos. Sugere-se que, em estudos futuros, amostras maiores sejam utilizadas para melhor conclusão e generalização.

5. Conclusão

Tendo em vista os resultados obtidos com o estudo, pode-se concluir que muitos problemas psicológicos ocorrem nos alunos e que é necessário um planejamento e atenção especiais por parte das autoridades. A indesejável qualidade do sono dos alunos e sua relação com o aumento dos valores de estresse, ansiedade e depressão fazem com que esses alunos, que deveriam ser responsáveis ​​pela saúde da sociedade no futuro, tenham problemas na universidade e no trabalho. As autoridades e os responsáveis ​​podem tomar medidas para melhorar a saúde emocional e mental dos alunos, identificando os problemas dos alunos e removendo-os.

Conflitos de interesse

Os autores afirmam não haver conflito de interesses quanto à publicação deste artigo.

Agradecimentos

Os autores do artigo agradecem à Universidade Fasa de Ciências Médicas e apreciam muito a participação de todos os queridos alunos na pesquisa.

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Direito autoral

Copyright & # xa9 2017 Majid Najafi Kalyani et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob a Licença de Atribuição Creative Commons, que permite o uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o trabalho original seja devidamente citado.


Introdução

As primeiras observações da variabilidade interindividual nas habilidades e características psicológicas humanas desencadearam a busca pela definição de suas características cerebrais correlatas. Estudos usando neuroimagem in vivo forneceram evidências convincentes de uma relação entre as habilidades e características humanas e a morfometria do cérebro que foram influenciadas pelos anos de experiência dos indivíduos, bem como pelo nível de especialização. Mudanças mais sutis também foram mostradas após novo aprendizado / treinamento (Draganski et al., 2004 Taubert et al., 2011), portanto, demonstrando relações dinâmicas entre o desempenho comportamental e as características estruturais do cérebro. Tais observações geraram rapidamente uma base conceitual para um número crescente de estudos com o objetivo de mapear diferenças interindividuais sutis no comportamento observado, como traços de personalidade (Nostro et al., 2017), traços de impulsividade (Matsuo et al., 2009) ou orientação política ( Kanai et al., 2011) para variações normais na morfologia do cérebro (para revisão ver Genon et al., 2018 Kanai e Rees, 2011). Juntos, esses estudos criaram um pano de fundo empírico que sustenta a suposição de que a morfometria do cérebro em humanos está relacionada ao amplo espectro de aspectos observados no comportamento humano. Esses relatórios sobre associações de comportamento cerebral estrutural (SBB) podem não ter apenas implicações importantes nas ciências psicológicas e na pesquisa clínica (Ismaylova et al., 2018 Kim et al., 2015 Luders et al., 2013 Luders et al., 2012 McEwen et al., 2012 McEwen et al. ., 2016), mas também possivelmente detém uma chave importante para a nossa compreensão das funções cerebrais (Genon et al., 2018) e, portanto, diz respeito a muitos campos de pesquisa, incluindo neurociência cognitiva básica.

No entanto, junto com a crise geral de replicação que afeta as ciências psicológicas (Button et al., 2013 De Boeck e Jeon, 2018 Open Science Collaboration, 2015), a replicabilidade das associações SBB relatadas anteriormente também foi questionada recentemente. Em particular, (Boekel et al., 2015) em um estudo de replicação puramente confirmatório, escolhido em algumas associações SBB específicas relatadas anteriormente. Surpreendentemente, para quase todas as descobertas sob escrutínio, eles não conseguiram encontrar suporte para os resultados originais em sua tentativa de replicação.

Em outro estudo, demonstramos a falta de robustez do padrão de correlações entre desempenho cognitivo e medidas de volume de matéria cinzenta (GMV) em sub-regiões definidas a priori do córtex pré-motor dorsal em duas amostras de adultos saudáveis ​​(Genon et al., 2017). Em particular, encontramos um número considerável de associações SBB que foram contra-intuitivas em suas direções (ou seja, maior desempenho relacionado ao menor volume de massa cinzenta). Além disso, a subamostragem revelou que, para um determinado escore psicológico, as correlações negativas com o GMV eram tão prováveis ​​quanto as correlações positivas. Embora nosso estudo não tenha como objetivo principal abordar as qualidades científicas da SBB, ele revelou, em linha com Boekel et al. (2015), que um problema de replicação em associações SBB poderia ser seriamente considerado. No entanto, tocar o sino de alerta de uma crise de replicação seria prematuro, uma vez que esses estudos anteriores abordaram questões de replicabilidade em contextos e métodos muito específicos e usando tamanhos de amostra pequenos (Muhlert e Ridgway, 2016).

Em particular, Boekel et al. e os estudos de Genon et al. foram realizados com foco em regiões de interesse definidas a priori (ROIs). No entanto, vários estudos SBB são comumente realizados em grupos de dezenas de indivíduos, usando um ambiente exploratório que emprega uma abordagem univariada em massa. Assim, os achados nulos dos dois estudos de questionamento podem estar relacionados ao foco e ao cálculo da média do GMV dentro de regiões de interesse específicas, conforme sugerido por Kanai (2016) e discutido em Genon et al. (2017).

Em forte contraste com esse argumento, em estudos exploratórios de massa cerebral univariada de SBB, a variedade de testes estatísticos realizados (conforme as associações são testadas para cada voxel, separadamente) provavelmente resultam em muitos falsos positivos. Abordando diretamente essa limitação, várias estratégias de correção de múltiplas comparações foram propostas para controlar a taxa de falsos positivos (Eklund et al., 2016). Poderíamos, portanto, supor que o alto número de testes múltiplos e o baixo poder geral dos estudos de neuroimagem, combinados com as opções de análise flexíveis (Button et al., 2013 Poldrack et al., 2017 Turner et al., 2018) representam fatores críticos que provavelmente levar à detecção de associações espúrias e não replicáveis.

A caracterização da consistência espacial dos achados em estudos de neuroimagem é frequentemente realizada com abordagens meta-analíticas, agrupando estudos que investigam marcadores de neuroimagem semelhantes em relação a uma determinada função ou condição comportamental. No entanto, no caso do SBB, a heterogeneidade das medidas comportamentais e a grande proporção de análises a priori-ROI complicam a aplicação de uma abordagem meta-analítica. Ilustrando essas limitações, as metanálises anteriores enfocaram regiões específicas do cérebro e capitalizaram na grande maioria dos estudos de ROI. Por exemplo, (Yuan e Raz, 2014) concentraram-se no SBB no lobo frontal com base em uma amostra composta de aproximadamente 80% dos estudos de ROI. Dadas essas limitações das abordagens meta-analíticas para a literatura SBB, uma avaliação empírica da replicabilidade dos resultados produzidos por uma abordagem exploratória é crucialmente necessária para permitir questionar a replicabilidade dos estudos exploratórios SBB.

Assim, no estudo atual, examinamos empiricamente as taxas de replicabilidade da associação SBB em uma ampla gama de pontuações psicológicas, entre adultos saudáveis. A fim de evitar as críticas levantadas sobre o baixo tamanho da amostra no estudo de Boekel et al., Usamos um conjunto de dados abertamente disponível de uma grande coorte de participantes saudáveis ​​e avaliamos a taxa de replicação de associações de SBB usando tanto um exploratório quanto um abordagem confirmatória. Embora nos últimos anos os métodos multivariados sejam frequentemente recomendados para explorar a relação entre o cérebro e o comportamento (Cremers et al., 2017 Smith e Nichols, 2018), os estudos de associação SBB usando essas abordagens permanecem em minoria. A abordagem univariada em massa ainda é a principal ferramenta de trabalho em tais estudos, não apenas devido à sua precedência histórica e sua ampla integração em ferramentas de neuroimagem comuns, mas também, possivelmente, devido à interpretabilidade mais direta dos efeitos detectados (Smith e Nichols, 2018) . O estudo atual, portanto, focou na avaliação da replicabilidade das associações SBB usando a última abordagem.

Em particular, primeiro identificamos descobertas "significativas" com uma abordagem exploratória com base na análise univariada de massa, procurando associações de GMV com variáveis ​​psicométricas em todo o cérebro inteiro. Aqui, um modelo linear foi ajustado entre a variabilidade interindividual na pontuação psicológica e GMV em cada voxel. A inferência foi então feita no nível do cluster, usando uma abordagem de aprimoramento de cluster sem limite (Smith e Nichols, 2009). Em seguida, investigamos a reprodutibilidade dessas descobertas, por meio da reamostragem, conduzindo uma análise exploratória semelhante em todo o cérebro, baseada em voxels, em 100 subamostras de indivíduos geradas aleatoriamente (amostras de descoberta). Cada uma dessas 100 subamostras de descoberta (do mesmo tamanho) foram geradas selecionando aleatoriamente um número definido a priori de indivíduos (por exemplo, 70%) da coorte original em estudo. A fim de investigar empiricamente a consistência espacial dos resultados significativos dessas 100 análises exploratórias, um mapa agregado caracterizando a sobreposição espacial das descobertas significativas em todas as amostras de descoberta foi gerado. Este mapa denota a frequência de encontrar um significativo associação entre a pontuação comportamental e o volume de substância cinzenta, em cada voxel, mais de 100 análises e, portanto, fornece informações sobre a replicabilidade de "associações SBB exploratórias de todo o cérebro" para cada pontuação comportamental. Conceitualmente, este mapa fornece uma estimativa da consistência espacial dos resultados que se poderia esperar depois de repetir 100 vezes o mesmo estudo SBB em amostras semelhantes.

Além disso, para cada uma das 100 análises exploratórias, avaliamos a replicabilidade das associações de SBB usando uma abordagem de confirmação (ou seja, abordagem baseada em ROI). Para cada uma das 100 amostras de descoberta, geramos uma amostra de par de teste compatível demograficamente a partir do restante participantes da coorte principal. O GMV médio dentro das regiões que mostram associação SBB significativa na análise exploratória inicial, ou seja, ROIs, são calculados entre a amostra independente com correspondência demográfica e sua associação com a mesma pontuação psicológica foi comparada entre as subamostras de descoberta e replicação correspondida (ver Materiais e métodos para mais detalhes).

A replicação confirmatória é comumente usada na literatura (Boekel et al., 2015 Genon et al., 2017 Open Science Collaboration, 2015), no entanto, não há um padrão único definido para avaliar o sucesso da replicação. Portanto, aqui, avaliamos a taxa de replicação do SBB, para três definições diferentes de replicação bem-sucedida nas análises confirmatórias: 1- Replicação bem-sucedida da direção de associação, apenas 2- Detecção de associação significativa (p & lt0,05) na mesma direção como os resultados exploratórios Embora a primeira definição seja indiscutivelmente muito branda e possa resultar em muitos coeficientes de correlação muito pequenos definidos como replicação bem-sucedida, ela é frequentemente usada como uma medida qualitativa de replicação e pode ser usada para caracterizar a possível inconsistência da direção das associações (isso foi observado em nosso estudo anterior [Genon et al., 2017]). Além disso, poderia ser usado como um complemento para a possível limitação da segunda definição, ou seja, a possibilidade de declarar muitas replicações que ficaram um pouco abaixo da linha clara de p & lt0,05 como replicação falhada. 3- por último, em consonância com estudos anteriores e na literatura de reprodutibilidade, incluímos os Fatores de Bayes (BF) para quantificar as evidências de que a amostra de replicação forneceu a favor da existência ou ausência de associação na mesma direção que na subamostra de descoberta (Boekel et al., 2015). Em outras palavras, quando comparado com a metodologia de valor p padrão, aqui o teste de hipótese usando BF permite quantificação adicional da evidência a favor da hipótese nula, ou seja, evidência da ausência de correlação, consulte Materiais e métodos para obter mais detalhes.

Se o problema de replicação das associações SBB pode ser objetivamente evidenciado, isso naturalmente abre as questões dos fatores contábeis. Aqui, consideramos fatores explicativos proximais, em particular no nível de medições e análise, mas também em relação ao nível do objeto, isto é, em relação à própria natureza das variações na estrutura cerebral e nos escores psicométricos em indivíduos saudáveis. Um fator proximal principal que é quase sistematicamente responsabilizado é o pequeno tamanho da amostra. Em linha com estudos de replicação em outros campos (por exemplo, Cremers et al., 2017 Turner et al., 2018), investigamos aqui a influência do tamanho da amostra e do poder de replicação na reprodutibilidade das associações de SBB. Mais especificamente, para cada pontuação fenotípica em estudo, repetimos as análises de replicação confirmatória exploratória e baseada em ROI usando três tamanhos de amostra (consulte Materiais e métodos para obter mais detalhes) para avaliar como o tamanho da amostra influencia a taxa de replicação do SBB. Além disso, para os efeitos replicados com sucesso, também investigamos a existência de uma relação positiva entre o tamanho do efeito das análises exploratórias e confirmatórias.

Finalmente, a fim de promover a discussão sobre a realidade subjacente que se pretende captar pela SBB no quadro da psicologia das diferenças individuais, incluímos como benchmarks medidas fenotípicas não psicológicas, ou seja, a idade e o índice de massa corporal (IMC ), e estendemos nossa análise a uma amostra clínica, onde se espera que as associações SBB desfrutem de maior validade biológica. Para este propósito, uma subamostra de pacientes retirados do banco de dados da Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) foi selecionada, na qual a replicabilidade de associações estruturais de pontuação de recordação imediata da tarefa de aprendizagem verbal auditiva de Rey (RAVLT) (Schmidt, 1996) foi avaliada (ver Materiais e métodos). Devido à disponibilidade da mesma pontuação dentro da coorte saudável, esta análise posterior é usada como uma referência "conceitual".


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Obtendo ajuda com estatísticas

Saber por que as estatísticas são importantes pode não ajudar com aquela sensação de pavor que você sente antes de entrar em seu primeiro curso de estatísticas. Mas mesmo que você não se considere "bom em matemática", ainda pode ter sucesso nas aulas de estatísticas. Você pode ter que fazer um esforço extra, mas a ajuda está disponível.

Comece com seu instrutor. Eles podem recomendar livros, ferramentas online e recursos no campus. Muitas faculdades e universidades oferecem um laboratório de matemática onde os alunos podem receber ajuda extra e tutoria em qualquer tipo de curso de matemática, incluindo estatística. Considere também ingressar ou formar um grupo de estudo com colegas de classe.


2.1 Psicólogos usam o método científico para orientar suas pesquisas

Objetivos de aprendizado

  1. Descreva os princípios do método científico e explique sua importância na condução e interpretação da pesquisa.
  2. Diferencie as leis das teorias e explique como as hipóteses de pesquisa são desenvolvidas e testadas.
  3. Discuta os procedimentos que os pesquisadores usam para garantir que suas pesquisas com humanos e animais sejam éticas.

Os psicólogos não são as únicas pessoas que buscam entender o comportamento humano e resolver os problemas sociais. Filósofos, líderes religiosos e políticos, entre outros, também se esforçam para fornecer explicações para o comportamento humano. Mas os psicólogos acreditam que a pesquisa é a melhor ferramenta para compreender os seres humanos e suas relações com os outros. Em vez de aceitar a afirmação de um filósofo de que as pessoas têm (ou não) livre arbítrio, um psicólogo coletaria dados para testar empiricamente se as pessoas são ou não capazes de controlar ativamente seu próprio comportamento. Em vez de aceitar a alegação de um político de que criar (ou abandonar) um novo centro de saúde mental melhorará a vida dos indivíduos no centro da cidade, um psicólogo avaliaria empiricamente os efeitos de receber tratamento de saúde mental na qualidade de vida dos destinatários. As declarações feitas por psicólogos são empírico, o que significa que eles são com base na coleta sistemática e análise de dados.


Conclusão

Psicólogos acadêmicos foram os pioneiros no desenvolvimento de aprendizado profundo / ML contemporâneo (Hebb, 1949 Rumelhart et al., 1986) e teóricos cognitivos usaram modelagem conexionista no campo da leitura, semântica, atenção (Seidenberg, 2005) e frequentemente anteciparam o agora muito falado avanços tecnológicos em áreas como Processamento de Linguagem Natural (por exemplo, Word2vec e Lund e Burgess, 1996) e reconhecimento de objetos.

Em contraste, os modelos de aprendizado profundo / ML usados ​​para teorização cognitiva raramente têm sido usados ​​na análise de experimentos psicológicos e no desenvolvimento de testes psicométricos (Mazza et al., 2019). A classificação de imagens cerebrais (funcionais e estruturais) é uma exceção notável (Orr & # x00F9 et al., 2012 Vieira et al., 2017).

Destacamos, neste artigo, as razões pelas quais o ML deve sistematicamente complementar a análise estatística inferencial ao relatar experimentos comportamentais. As vantagens derivadas do uso de modelagem de ML em resultados experimentais de análise incluem o seguinte:

& # x2013 generalização / replicação de resultados para dados não vistos é realisticamente estimado, em vez de otimisticamente inflado

& # x2013 a validação cruzada n-fold garante resultados replicáveis ​​também para pequenos conjuntos de dados (por exemplo, n = 40) que são típicos em experimentos psicológicos

& # x2013 métricas práticas e claramente compreensíveis (por exemplo, precisão fora da amostra) são relatadas, em vez de medidas inferenciais indiretas

& # x2013 predições personalizadas em nível de sujeito único (estimativas de sujeitos individuais específicos podem ser derivadas também quando há vários preditores) e sujeitos que são classificados erroneamente podem ser analisados ​​individualmente

& # x2013 estimativa mais realista sobre a utilidade de um procedimento de diagnóstico.

As possíveis armadilhas conhecidas da análise de dados de ML que podem impedir um uso mais extenso dos métodos de ML são:

& # x2013 hackeamento de modelo. Quando apenas o modelo de melhor desempenho é relatado, em vez de uma variedade de modelos com diferentes suposições teóricas. O hack de modelo pode levar a uma superestimação dos resultados replicáveis. Uma solução contra o hack de modelo consiste em relatar muitos modelos de ML ou modelos de conjunto

& # x2013 falta de interpretabilidade. Normalmente, a precisão máxima na previsão é alcançada com modelos não interpretáveis ​​altamente complexos, como XGboost, Random Forest e Neural Networks. Este é provavelmente o problema mais importante em aplicações clínicas em que o clínico precisa de um conjunto de regras viáveis ​​para conduzir o diagnóstico. Para alterar o problema, pode ser útil relatar regras de decisão simples que podem ajudar na avaliação do custo da não interpretabilidade (precisão alcançada com modelos interpretáveis ​​simples em comparação com a precisão máxima alcançada por modelos complexos menos interpretáveis). A interpretabilidade é importante no ambiente clínico, onde os médicos precisam de regras de decisão simples e confiáveis ​​(ver Figura 3 em Mazza et al., 2019).


Assista o vídeo: Korelacja cech jakościowych - statystyka chi2 i współczynnik V-Cramera współzależność (Janeiro 2022).