Síndrome da fadiga crônica e absenteísmo: estudo de trabalhadores em turnos comparando stepwise e elastic-net

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Neisse, Anderson Cristiano
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Síndrome da Fadiga Crônica; Biometria; Análise de regressão logística; Estatística
• Link de acesso: https://locus.ufv.br//handle/123456789/28620

Caracterizada por fadiga persistente, dor muscular, dificuldades cognitivas e de sono, a Sídrome da Fadiga Crônica (CFS) tem se tornado comum nas práticas clínicas nas últimas décadas desde sua recente definição, em 1988. Estudos resultantes da contínua busca por fatores relacionados à CFS citam, dentre outros: sono irregular/insatisfatório, estresse psicológico, disfunção hormonal, deficiência de nutrientes, disfunção imunológica e infecções. Em condições de trabalho de risco o desenvolvimento da CFS pode aumentar a chance de acidentes fatais, tal como o trabalho em turnos na área de mineração que naturalmente já possui fatores evidentemente relacionados à CFS. Estudos indicam que indivíduos com má qualidade de sono e ciclos circadianos irregulares têm risco elevado de CFS, neuroticismo e absenteísmo. Uma vez que modelagem preditiva pode se mostrar efetiva tanto na pre- venção da fadiga quanto na detecção de fatores, este estudo tem o objetivo de utilizar de regressão logística ajustada por meio de dois métodos de seleção/regularização (Stepwise e Elastic-Net) para procurar modelo que descreva a relação entre variáveis bioquímicas e antropométricas com o absenteísmo. Desta forma, por meio do absenteísmo e utilizando de efeitos encontrados na bibliografia, o objetivo é procurar evidência de relação entre a CFS e absenteísmo. Os resultados obtidos mostram indícios de relação do colesterol total, HDL, LDL e Triglicerídeos com o risco de absenteísmo, relação também presente para as variáveis de sódio e potássio. Com exceção ao potássio, todas as variáveis também possuem relação similar com a CFS, de acordo com a literatura. PALAVRAS-CHAVE: Síndrome da Fadiga Crônica. Biometria. Regressão Logística. Elastic-Net.