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Preditores e fatores associados a insônia em uma amostra brasileira: um estudo transversal

Processo: 23/03073-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de abril de 2023
Data de Término da vigência: 31 de março de 2024
Área de conhecimento:Ciências Humanas - Psicologia
Pesquisador responsável:Renatha El Rafihi Ferreira
Beneficiário:Isabela Mayumi Nishino Aizawa
Instituição Sede: Instituto de Psiquiatria Doutor Antonio Carlos Pacheco e Silva (IPq). Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP (HCFMUSP). Secretaria da Saúde (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:18/19506-5 - Terapia de aceitação e compromisso para insônia, AP.JP
Assunto(s):Insônia   Sono
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Insônia | Sono | Psicologia do Sono

Resumo

Introdução: A insônia é uma queixa frequente e está associada a prejuízos na saúde física e psicológica. Fatores biopsicossociais podem contribuir para o desenvolvimento e gravidade da insônia. Conhecer os fatores associados a presença de insônia em uma amostra brasileira permite o desenvolvimento e planejamento contextualizado de medidas preventivas e interventivas direcionadas aos problemas de sono no país. Objetivo: O objetivo deste estudo é avaliar os fatores associados a presença de insônia em uma amostra brasileira. Método: Serão avaliados adultos com idade entre 18 e 59 anos com e sem queixas de insônia identificadas pelos critérios de insônia do DSM-5 e ponto de corte de 11 no Índice de Gravidade de Insônia (IGI). Variáveis sociodemográficas (sexo, idade, estado civil, escolaridade), de estilo de vida (uso de medicação para dormir, prática de atividade física), de composição familiar (ter filhos, quantidade de filhos), de ocupação, de antecedentes familiares (transtorno de sono, transtorno psiquiátrico) e de variáveis psicológicas e cognitivas (ansiedade, depressão, flexibilidade psicológica, crenças sobre o sono, medo de covid) serão avaliadas como potenciais fatores associados a presença de insônia. Análises simples e multivariadas serão realizadas por meio da regressão logística binária e regressão linear.

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