Clusters de transtornos mentais, atividade física e fatores associados em universitários brasileiros: coorte UNILIFE-M

Abstract

Introdução: Estudantes na educação superior estão em uma fase vulnerável para o desenvolvimento de transtornos mentais. Estimativas indicam que cerca de um terço dos estudantes universitários relatam problemas de saúde mental nos últimos 12 meses. Muitas vezes negligenciada nos estudos de prevalência é a estimativa de comorbidades, onde mais de um transtorno psiquiátrico está presente simultaneamente. Além disto, a literatura apresenta poucos estudos de formação de clusters para avaliar os transtornos mentais em estudantes universitários. Objetivo: Caracterizar os clusters de transtornos mentais em estudantes universitários brasileiros. Método: Este projeto de dissertação realizou um recorte transversal da linha de base da fase piloto de um estudo de coorte longitudinal, multicêntrico e prospectivo (Unilife-M). O estudo piloto previu uma amostra mínima de 550 alunos, 50 para cada uma das 10 universidades Brasileiras participantes. A coleta de dados se deu através do preenchimento dos questionários autorreportados através da plataforma online REDcap. Foram utilizados dados dos questionários DSM-5 (nível 1), PHQ-9, HCL-32, GAD-7, PSQI, OCI-R, ASSIST e ASRS para avaliação dos sintomas de nível 2 de transtornos de depressão, hipomania, ansiedade, distúrbios do sono, pensamentos e comportamentos repetitivos, uso de substâncias e déficit de atenção e hiperatividade, respectivamente. As análises foram conduzidas no software IBM SPSSS statistics, Versão 26.0 (Armonk, NY: IBM Corp). A análise de cluster foi realizada em duas etapas, utilizando o algoritmo TwoStep Cluster. O número de clusters foi baseado na melhor combinação de baixo Critério de Informação Bayesiana (BIC) e alta proporção de medidas de distância e alta proporção de mudanças BIC. Também foi realizado o cálculo do índice de Jeopardy. As pontuações de cada indicador foram somadas, resultando em um \"Índice de Jeopardy\" variando de 0 a 6. Os resultados foram expressos em Odds Ratio (OR) e respectivos intervalos de confiança de 95%. A significância adotada em todas as análises foi de p<0,05. Resultados: Participaram 549 estudantes universitários brasileiros (média de idade = 23 ± 6 anos, 56,5% mulheres) e foram observados dois grupos de transtornos mentais denominados ?At-risk? (45%) e ?Protected?. O At-risk representa 45% da amostra. A gravidade dos sintomas foi significativamente menor no grupo ?Baixo risco? em comparação com o grupo de risco. Análises de regressão logística indicam que mulheres (OR=2,14, IC 95%=1,45-3,15), não heterossexuais (OR=2,17, IC 95%=1,42-3,32) e aqueles sem qualquer relato de atividade física semanal (OR=4,58), IC 95%=2,43-8,56) tiveram maiores chances de estar no cluster de risco. Conclusão: Pessoas em grupos sociais menos privilegiados, representando minorias, possuem mais chances de estarem no cluster de risco para transtornos mentais. Este trabalho sugere quais universitários brasileiros são os grupos mais vulneráveis para saúde mental. Estes achados são úteis para as universidades compreenderem melhor seus alunos e desenvolverem programas que busquem promover a saúde mental nas universidades.

Abstract: Introduction: Students in higher education are at a vulnerable stage for developing mental disorders. Estimates indicate that about a third of college students report mental health problems in the last 12 months. Often neglected in prevalence studies is the estimation of Comorbidities, where more than one psychiatric disorder is present simultaneously. Furthermore, the literature presents few studies on cluster formation to evaluate mental disorders in university students. Objective: To characterize clusters of mental disorders in Brazilian university students. Method: This dissertation project carried out a cross-section of the baseline of the pilot phase of a longitudinal, multicenter and prospective cohort study (Unilife-M). The pilot study envisaged a minimum sample of 550 students, 50 for each of the 10 participating Brazilian universities. Data collection took place by completing self-reported questionnaires through the online platform REDcap. Data from the DSM-5 (level 1), PHQ-9, HCL-32, GAD-7, PSQI, OCI-R, ASSIST and ASRS questionnaires were used to assess level 2 symptoms of depression, hypomania, anxiety, sleep disorders, repetitive thoughts and behaviors, substance use, and attention deficit hyperactivity disorder, respectively. Analyzes were conducted using IBM SPSSS statistics software, Version 26.0 (Armonk, NY: IBM Corp). Cluster analysis was performed in two steps, using the TwoStep Cluster algorithm. The number of clusters was based on the best combination of low Bayesian Information Criterion (BIC) and high proportion of distance measures and high proportion of BIC changes. The Jeopardy index was also calculated. The scores for each indicator were added together, resulting in a \"Jeopardy Index\" ranging from 0 to 6. The results were expressed as Odds Ratio (OR) and respective 95% confidence intervals. The significance adopted in all analyzes was p<0.05. Results: 549 Brazilian university students participated (mean age = 23 ± 6 years, 56.5% women) and two groups of mental disorders called ?At-risk? (45%) and ?Protected? were observed. At-risk represents 45% of the sample. Symptom severity was significantly lower in the ?Low risk? group compared to the high risk group. Logistic regression analyzes indicate that women (OR=2.14, 95% CI=1.45-3.15), non-heterosexuals (OR=2.17, 95% CI=1.42-3.32) and those without any report of weekly physical activity (OR=4.58), 95% CI=2.43-8.56) were more likely to be in the risk cluster. Conclusion: People in less privileged social groups, representing minorities, are more likely to be in the risk cluster for mental disorders. This work suggests which Brazilian university students are the most vulnerable groups for mental health. These findings are useful for universities to better understand their students and develop programs that seek to promote mental health at universities.