Impacto de um programa de Mindful Eating na autocompaixão e em parâmetros relacionados à saúde mental de profissionais em contexto hospitalar

• Processo: 23/02924-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Humanas - Psicologia - Tratamento e Prevenção Psicológica
• Pesquisador responsável: Ana Regina Noto
• Beneficiário: Fernanda Guilhermino Magalhães
• Instituição Sede: Escola Paulista de Medicina (EPM). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Comportamento alimentar Comer com atenção plena Atenção plena Pessoal de saúde Saúde mental
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Autocompaixão | comportamento alimentar | Mindful eating | Mindfulness | Profissionais de Saúde | Saúde Mental | Prevenção Baseada em Mindfulness

Resumo

Programas de Mindful Eating têm demostrado bons resultados para manejo do comportamento alimentar. Porém, poucos estudos avaliam os elementos específicos dos programas que ajudam a explicar tais benefícios. A autocompaixão é um dos possíveis componentes transversais que contribui nesse contexto e está incorporada no Programa "Mindful Eating para a Saúde" (MES) desde a primeira sessão. Este projeto tem por objetivo investigar o impacto do programa MES na autocompaixão, sua relação com outros parâmetros referentes à saúde mental e seu efeito mediador no comportamento alimentar e no autocuidado de profissionais em contexto hospitalar. Será realizado um estudo pragmático, randomizado e controlado com 270 adultos, de ambos os sexos, randomizados em três grupos: Grupo Controle, Programa MES (combinação de práticas de Mindfulness, Mindful Eating e Compaixão) e Programa de Educação Alimentar e Nutricional (PEAN) (atividades educativas baseadas no Guia Alimentar para a População Brasileira). Serão coletadas medidas antropométricas (perímetro de cintura, massa corporal e estatura) e psicométricas (autocompaixão, autocuidado, atenção plena, comportamento alimentar, sintomas de ansiedade, de depressão e estresse percebido), pré e pós-intervenções e follow-up. Para análise dos dados, no R software, serão utilizados: Anova de Medidas Repetidas e Modelagem por Equações Estruturais.