Perfil de resiliência e a persistência de sintomas neuropsiquiátricos em COVID Longa

• Processo: 24/15195-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Psiquiatria
• Pesquisador responsável: Orestes Vicente Forlenza
• Beneficiário: Marina Mencarini Reinhardt
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina (FM). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Ansiedade Cognição Depressão Insônia Neuropsiquiatria
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: ansiedade | cognição | COVID longa | depressão | Insônia | Neuropsiquiatria | Neuropsiquiatria

Resumo

A COVID Longa é uma condição que afeta quase metade das pessoas que contraíram COVID-19, impactando a qualidade de vida e a realização de atividades usuais. Além de fadiga e dispneia crônicas, a COVID Longa pode se manifestar com sintomas psíquicos e neurológicos, como insônia, ansiedade, humor depressivo e problemas de memória, além do chamado "brain fog" ou névoa cerebral, que se caracteriza por dificuldade de atenção e concentração e dificuldade de encontrar as palavras. A resiliência é uma característica psicológica relacionada com a capacidade de lidar com situações de estresse e doença, e está relacionada sobretudo com a proteção para o desenvolvimento de doenças neuropsiquiátricas, mas a literatura carece de estudos que correlacionem a resiliência e a persistência de sintomas neuropsiquiátricos em COVID-Longa. Nesse sentido, o estudo presente objetiva avaliar o papel da resiliência na recuperação neuropsiquiátrica de pacientes infectados por COVID-19, comparando a mensuração da resiliência com duas escalas (CD-RISC e EPR). Parâmetros psiquiátricos e cognitivos serão avaliados em pacientes infectados por COVID-19, em três momentos (T0 - basal, T1 - após 1 ano, e T2 - após 3 anos) junto com a aplicação das duas escalas de resiliência na última avaliação. Os dados serão compilados no REDCap e serão analisados. A análise dos dados será realizada com o auxílio do programa estatístico JASP (Versão 0.19), utilizando-se testes estatísticos adequados e considerando-se estatisticamente significantes valores de p menores que 0,05.