Notícias

Banca de DEFESA: DANIEL DE MACÊDO ROCHA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DANIEL DE MACÊDO ROCHA
DATA: 20/07/2022
HORA: 14:00
LOCAL: Remotamente
TÍTULO: CONSTRUÇÃO E VALIDAÇÃO DE APLICATIVO MÓVEL PARA IDENTIFICAÇÃO, CLASSIFICAÇÃO DE RISCO E PREVENÇÃO DO COMPORTAMENTO SUICIDA
PALAVRAS-CHAVES: Suicídio. Tecnologias em saúde. Mensuração de risco. Prevenção. Enfermagem.
PÁGINAS: 118
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Enfermagem
RESUMO:

Introdução: O comportamento suicida constitui fenômeno complexo e multidimensional, que envolve a expressão de atos intencionais de autoagressão e que em virtude das limitações assistenciais e a subnotificação apresenta grandes impactos individuais, coletivos, sociais, econômicos e de saúde. Diante disso, a incorporação de tecnologias de saúde na prática assistencial como de aplicativos móveis pode constituir instrumento facilitador da sistematização do trabalho e favorecer o rastreio, o gerenciamento e o monitoramento de risco, assim como possibilitar acolhimento, planejamento de cuidados, avaliação de resultados e de desempenho profissional. Objetivo: Construir e validar um aplicativo móvel para identificação, classificação de risco, encaminhamento especializado e prevenção do comportamento suicida. Método: Estudo multimétodos, desenvolvido em três etapas: 1 - Estudo de revisão integrativa da literatura sobre as tecnologias desenvolvidas para gerenciamento do risco de suicídio; 2 - Caracterização de pacientes com comportamento suicida, busca de fatores associados e necessidades de cuidados durante o atendimento emergencial; 3 - Construção e validação de um aplicativo móvel para identificação, classificação de risco e prevenção do comportamento suicida. A análise dos dados foi realizada com base nos princípios da estatística descritiva e inferencial. Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal do Piauí e o parecer favorável foi emitido por meio do processo número 4.444.303. Resultados: O estudo de revisão evidenciou que as iniciativas tecnológicas para prevenção do suicídio são expressivas na literatura internacional, configurando-se como instrumentos favoráveis à identificação, classificação e gestão o risco, assim como na efetivação das políticas públicas em saúde mental. No Brasil, esses recursos ainda são limitados, demonstrando a necessidade de tecnologias válidas, de fácil acesso e ampla disponibilidade. A análise do perfil dos atendimentos emergenciais indicou a expressão do comportamento pela ideação, planejamento e tentativa de suicídio, bem como a subnotificação do problema e os impactos impostos pela pandemia da Covid-19 no nível de sofrimento mental. Esses resultados subsidiaram a construção e validação do conteúdo e da aparência de um aplicativo móvel para reconhecimento precoce do problema, classificação do risco, prevenção e direcionamentos necessários. Os indicadores de concordância e de confiabilidade foram satisfatórios, demonstrando evidências de validade, precisão, objetividade, clareza e adequação para mensuração dos objetivos propostos. Conclusão: Considerando as limitações tecnológicas para prevenção do suicídio no contexto brasileiro, assim como suas potencialidades para otimização do processo de trabalho, foi desenvolvida uma tecnológica móvel com evidências de validade, confiabilidade, precisão e sensibilidade para estimar e classificar o estado de risco, assim como para propor os cuidados e direcionamentos assistenciais necessários. Novos estudos são fundamentais avaliar seus efeitos nos indicadores epidemiológicos, assistenciais e laborais.


MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2334938 - ANA MARIA RIBEIRO DOS SANTOS
Interno - 1792859 - ELAINE MARIA LEITE RANGEL ANDRADE
Presidente - 7422147 - LIDYA TOLSTENKO NOGUEIRA
Externo à Instituição - RENATA KARINA REIS - USP
Interno - 2364966 - ROSILANE DE LIMA BRITO MAGALHAES
Notícia cadastrada em: 15/07/2022 10:32
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb04.ufpi.br.instancia1 06/10/2022 01:45