Depression in adolescents : social media use and a network analysis of symptom-level retrospective and dynamic assessments

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Pereira, Rivka Barros
Orientador(a): Kieling, Christian Costa
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/287727
Resumo: A depressão é um problema significativo de saúde mental durante a adolescência, um período crítico de desenvolvimento emocional. As avaliações tradicionais muitas vezes dependem de autorrelatos retrospectivos, que podem não refletir com precisão a dinâmica dos sintomas depressivos. Esta dissertação explora as dinâmicas temporais da depressão em adolescentes brasileiros usando tanto avaliações retrospectivas quanto longitudinais intensivas. Dois estudos empíricos foram realizados com adolescentes brasileiros com idades entre 13 e 19 anos. O primeiro estudo investigou o uso das redes sociais. O segundo estudo utilizou o IDEABot, um chatbot via WhatsApp, para coletar dados em tempo real sobre flutuações de humor ao longo de duas semanas, comparando esses dados com autorrelatos retrospectivos. O primeiro estudo encontrou um uso diário generalizado das redes sociais pelos participantes. O segundo estudo revelou discrepâncias entre as avaliações retrospectivas e as longitudinais intensivas, com os relatos retrospectivos muitas vezes superestimando a gravidade dos sintomas, com associações mais fortes entre sintomas cognitivos. As avaliações longitudinais intensivas, por outro lado, mostraram que os sintomas somáticos e afetivos apareciam mais interconectados nos dados em tempo real. O primeiro estudo mostrou um alto uso do WhatsApp, sugerindo que essa plataforma pode ser utilizada para avaliações em saúde mental. O segundo estudo revelou que as avaliações retrospectivas podem ser influenciadas por vieses de memória, enquanto as avaliações longitudinais intensivas podem fornecer informações sobre flutuações e interações entre os sintomas depressivos em tempo real. As tecnologias digitais podem ajudar nossa compreensão das dinâmicas temporais da depressão. O uso de ferramentas como o IDEABot proporciona uma avaliação detalhada dos sintomas depressivos, indo além da visão estática oferecida pelos métodos tradicionais. Os resultados do estudo têm implicações significativas para a prática clínica, particularmente no desenvolvimento de estratégias de avaliação e intervenção mais eficazes para a depressão na adolescência. Pesquisas futuras devem buscar replicar esses achados em contextos culturais e socioeconômicos diversos e refinar ainda mais o uso de ferramentas digitais para monitoramento em tempo real da saúde mental.