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Modelagem de conjuntos de dados psicológicos por meio de modelos de rede: Uma aplicação em metacognição, depressão e ansiedade

Processo: 18/24479-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2019
Situação:Interrompido
Área do conhecimento:Ciências Humanas - Psicologia - Fundamentos e Medidas da Psicologia
Pesquisador responsável:Patrícia Waltz Schelini
Beneficiário:Alex Bacadini França
Instituição-sede: Centro de Educação e Ciências Humanas (CECH). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Idosos   Ansiedade   Metacognição   Psicometria   Depressão

Resumo

Contexto: Metacognição pode ser definida como conhecimento e cognição sobre o fenômeno cognitivo, referindo-se a pensamentos e conhecimentos que os indivíduos têm sobre seus próprios pensamentos e processos cognitivos. Como tal, a metacognição desempenha um papel importante na vida diária dos idosos, influenciando funções sociais, qualidade de vida e auto eficácia. Pesquisas recentes sugerem que o direcionamento de processos metacognitivos pode ajudar a aliviar os transtornos de humor e ansiedade. Considerando a vulnerabilidade dos idosos frente aos transtornos de ansiedade e depressão, o objetivo do estudo é investigar as relações entre sintomas depressivos, de ansiedade e metacognição em idosos por meio de análise de rede em um conjunto de dados transversais. Usando a análise de rede, este estudo é o primeiro a investigar esses padrões no contexto brasileiro. Método: A rede terá como base o conjunto de itens dos seguintes instrumentos: o Questionário de Atividades (FAQ), Questionário de Saúde do Paciente (PHQ-9), Escala de Ansiedade Hospitalar e Depressão (HADS) e Escala de Metacognição - Sênior (EMETA-S) administrados em 185 indivíduos com 60 anos de idade ou mais, homens e mulheres com indicativos de depressão e ansiedade sem comprometimento cognitivo e em grupo-controle (N e 185). A rede será estimada por meio da técnica de graphical LASSO em combinação com um algoritmo de walktrap para obtenção dos clusters dentro da rede e as conexões entre os nós no conjunto de dados. A arquitetura de rede resultante será analisada por meio de técnicas apropriadas de análise de rede incluindo a centralidade dos sintomas e a estrutura de agrupamento (clusters) da rede.

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