Trajetórias globais de transtornos mentais comuns durante a pandemia de COVID-19: Uma análise usando múltiplas coortes

• Processo: 24/17532-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Psiquiatria
• Pesquisador responsável: Isabela Judith Martins Bensenor
• Beneficiário: Pedro Fonseca Zuccolo
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina (FM). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Ansiedade COVID-19 Depressão Estudos de coortes Epidemiologia
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: ansiedade | Covid-19 | depressão | Estudo de coorte | Epidemiologia

Resumo

Há evidências de que os impactos da pandemia da COVID-19 sobre a saúde mental se distribuíram de maneira desigual nas populações, devido a complexas interações entre características individuais e fatores contextuais, incluindo a intensidade e momento da pandemia e as restrições impostas pelos governos para frear o avanço do vírus. Todavia, há uma heterogeneidade significativa entre as pesquisas disponíveis na literatura, dificultando análises mais globais sobre a associação entre saúde mental e a pandemia. Este projeto faz parte do COVID Global Mental Health Consortium (CGMHC), um consórcio internacional financiado pelo National Institute of Health (NIH) e criado com o intuito de reunir dados longitudinais de coortes de diferentes países e conduzir análises de desfechos de saúde mental associados à pandemia. Esta proposta se insere em um dos objetivos do CGMHC, qual seja, caracterizar trajetórias de sintomas de depressão e ansiedade durante a pandemia em múltiplas coortes, e analisar os fatores de risco e resiliência associados a essas trajetórias. Atualmente, o CGMHC disponibilizou dados de quatro coortes com informações pré e pós-pandemia (Brains for Dementia Research, ELSA-Brasil COVID-19, ELSA UK e UK Biobank), e há o potencial de incluir outras coortes. As variáveis no nível do indivíduo serão harmonizadas entre bancos para formar um único conjunto de dados. Usaremos modelagem de trajetórias baseadas em grupos (Group Based Trajectory Modeling, GBTM) para identificar grupos de trajetórias de saúde mental na amostra total. Em seguida, usaremos modelos de regressão logística multinomial para identificar preditores dessas trajetórias, considerando variáveis contextuais como a gravidade da pandemia, a rigidez das medidas de distanciamento social, além de fatores individuais. (AU)