Visualização do Histograma Polar das Pontuações da Escala de Transtorno de Estresse Agudo para Avaliação Clínica Abrangente

Resumo

Este estudo apresenta um novo método de visualização de histograma polar para analisar os escores da Escala de Transtorno de Estresse Agudo (ASDS), com foco em cuidadores idosos de UTI. A técnica exibiu todas as 19 variáveis do ASDS simultaneamente, revelando padrões distintos de estresse entre controles saudáveis e cuidadores, ao mesmo tempo em que demonstrou melhorias significativas pós-intervenção nos sintomas de hiperexcitação e evitação.

Resumo

A Escala de Transtorno de Estresse Agudo (ASDS) é crucial para avaliar o transtorno de estresse agudo (TEA), especialmente em ambientes de alto estresse, como Unidades de Terapia Intensiva (UTIs). Os métodos tradicionais lutam para interpretar todas as 19 variáveis ASDS simultaneamente. Este estudo apresenta uma nova abordagem de visualização de histograma polar para aprimorar a análise da pontuação ASDS, com foco em cuidadores idosos de UTI. Uma visualização de histograma polar para escores ASDS foi desenvolvida usando MATLAB. Dados de controles de idosos saudáveis (n=106) e cuidadores de idosos em UTI (EC-UTI; n=309) foram usados para comparar os perfis de TEA. Um subgrupo de participantes da UTI-CE (n=109) recebeu intervenções sobre apoio social e estratégias de enfrentamento positivas. A eficácia da intervenção e os padrões de desregulação do estresse foram analisados usando essa nova técnica e métodos estatísticos tradicionais. O histograma polar exibiu efetivamente todas as 19 variáveis ASDS simultaneamente, revelando padrões distintos entre controles saudáveis (pontuação média da ASDS: 29,36) e participantes da EC-ICU (pontuação média da ASDS: 62,61). Essa técnica destacou diferenças significativas nos perfis de tensão não aparentes nos gráficos de barras convencionais. Após a intervenção, o subgrupo EC-UTI mostrou uma redução de 5% a 8% em dez indicadores de ASDS relacionados a evitação, hiperexcitação e sofrimento emocional. As melhorias mais significativas foram reações físicas a lembretes de trauma, hipervigilância e distúrbios do sono. Essa abordagem de histograma polar oferece visualização abrangente e intuitiva das pontuações do ASDS, aprimorando a interpretação clínica e a avaliação do TEA. A integração de indicadores psicológicos multidimensionais em uma única estrutura visual permite uma análise mais precisa dos estados de estresse e da eficácia da intervenção. A técnica mostra particular utilidade na identificação de padrões de estresse em cuidadores idosos de UTI e na avaliação de intervenções direcionadas. Este método inovador tem implicações significativas para o desenvolvimento de estratégias de suporte personalizadas, melhorando a avaliação do TEA e avançando na pesquisa de transtornos de estresse em ambientes clínicos.

Introdução

O Transtorno de Estresse Agudo (TEA)¹ é um problema significativo de saúde mental que pode ocorrer imediatamente após um evento traumático. É caracterizada por um conjunto de sintomas, incluindo intrusão, humor negativo, dissociação, evitação e excitação ^1,2,3. A avaliação precisa e a intervenção oportuna do TEA são cruciais, particularmente em ambientes de alto estresse, como Unidades de Terapia Intensiva (UTIs), onde pacientes e cuidadores correm risco elevado de desenvolver distúrbios relacionados ao estresse ^4,5,6

A Escala de Transtorno de Estresse Agudo (ASDS) é uma ferramenta amplamente utilizada para avaliar os sintomas do TEA, composta por 19 itens que correspondem aos critérios diagnósticos descritos no DSM-5 (Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais, 5ª Edição). Embora o ASDS tenha provado ser uma medida confiável e válida, a interpretação e análise de seus dados multidimensionais apresentam desafios significativos para médicos e pesquisadores. Os métodos tradicionais de apresentação de dados, como resumos estatísticos simples ou gráficos de barras, muitas vezes não conseguem capturar a complexa interação entre os vários grupos de sintomas e podem obscurecer padrões importantes nos dados ^7,8.

Nos últimos anos, tem havido um crescente reconhecimento da importância da visualização de dados para melhorar a compreensão de fenômenos psicológicos complexos⁹. Técnicas de visualização eficazes podem revelar padrões, tendências e relacionamentos que, de outra forma, poderiam permanecer ocultos em dados brutos ou resultados estatísticos básicos. Isso é particularmente relevante no contexto da avaliação do TEA, onde uma compreensão abrangente do perfil de sintomas é essencial para um diagnóstico preciso e uma intervenção direcionada ^10,11.

As limitações dos métodos atuais de visualização para dados ASDS tornaram-se cada vez mais aparentes. As representações lineares das 19 variáveis ASDS geralmente lutam para transmitir efetivamente as relações entre diferentes grupos de sintomas. Ao mesmo tempo, as visualizações tridimensionais podem ser difíceis de interpretar e podem introduzir vieses perceptivos. Há uma clara necessidade de uma nova abordagem que possa representar simultaneamente todas as variáveis da ASDS em um formato intuitivo e facilmente interpretável ^8,9.

Em resposta a esses desafios, este estudo apresenta uma técnica de visualização de histograma polar para analisar as pontuações do ASDS. Este método inovador aproveita a natureza circular das coordenadas polares para representar todas as 19 variáveis ASDS simultaneamente, permitindo uma visão mais holística do perfil de sintomas do TEA. Ao empregar essa técnica, o estudo visa aprimorar a interpretação clínica e a avaliação do TEA, particularmente em ambientes de alto estresse, como UTIs^12,13.

A pesquisa enfoca cuidadores de idosos em cenários de UTI, uma população particularmente vulnerável ao estresse agudo devido à natureza exigente do cuidado e à condição muitas vezes crítica de seus entes queridos ^3,14. Este estudo investiga o estado de saúde mental de cuidadores de idosos que enfrentam pacientes críticos, revelando relações complexas entre ansiedade, depressão, estresse traumático, apoio social e estratégias de enfrentamento. Essas descobertas não apenas contribuem para o desenvolvimento de políticas e intervenções de apoio mais direcionadas, melhorando os sistemas de saúde, mas também aumentam a conscientização pública sobre esse grupo. A longo prazo, esta pesquisa tem profundas implicações para o refinamento das políticas de cuidados de longo prazo, promoção de pesquisas interdisciplinares e melhoria da qualidade de vida tanto dos cuidadores de idosos quanto dos pacientes que eles cuidam, fornecendo evidências científicas importantes e orientações práticas para enfrentar os desafios sociais trazidos pelo envelhecimento da população.

Ao aplicar o método de visualização do histograma polar a essa população, o estudo busca demonstrar sua utilidade na identificação de padrões distintos de estresse e na avaliação da eficácia das intervenções ^9,15. A pesquisa teve como objetivo explorar o estado de saúde mental dos cuidadores, revelando relações complexas entre ansiedade, depressão, estresse traumático, apoio social e estratégias de enfrentamento. Os métodos de coleta de dados incluíram consultas psicológicas e entrevistas com especialistas em TEA. A intervenção compreendeu Terapia Cognitivo-Comportamental (TCC) e estratégias de enfrentamento positivas baseadas em mindfulness, aplicadas a um subconjunto de 109 sujeitos. O desenho do estudo incorporou uma comparação quantitativa entre os escores ASDS de cuidadores de idosos em UTI e controles de idosos saudáveis, bem como uma avaliação da eficácia da intervenção.

Protocolo

Este estudo apresenta uma nova técnica de visualização de histograma polar para analisar os escores da Escala de Transtorno de Estresse Agudo (ASDS), com foco em cuidadores idosos com idade entre 60 e 80 anos em Unidades de Terapia Intensiva (UTIs). A pesquisa foi conduzida no Departamento de Medicina Intensiva do Hospital Dongzhimen, Universidade de Medicina Chinesa de Pequim, em Pequim, China. O recrutamento de participantes e a coleta de dados foram realizados durante um período de três anos, de janeiro de 2021 a dezembro de 2023. A configuração do estudo envolveu o recrutamento de cuidadores idosos de UTI e controles de idosos saudáveis da comunidade local. Todos os participantes forneceram consentimento informado antes de se submeterem a uma avaliação ASDS conduzida por psicólogos profissionais usando o questionário ASDS padronizado de 19 itens¹. As ferramentas de software utilizadas neste estudo estão listadas na Tabela de Materiais.

1. Coleta e preparação de dados

NOTA: A versão específica do questionário ASDS usada não é crítica para o método de pesquisa. Nesta investigação, foram empregados dados genuínos de ASDS coletados de avaliações clínicas. Os dados foram adquiridos por meio do questionário ASDS padronizado de 19 itens. O conjunto de dados compreende pontuações para quatro grupos distintos de sintomas, conforme definido pelo DSM-IV: dissociação, revivência, evitação e excitação.

1. Coleta de dados para ASDS
   1. Recrutamento de participantes
      1. Recrutar participantes do estudo de dois grupos: cuidadores idosos de UTI com idade entre 60 e 80 anos e controles idosos saudáveis da comunidade local. Os cuidadores de idosos (60-80 anos) deste estudo eram familiares de pacientes de UTI, não de pacientes de UTI. Certifique-se de que todos os participantes sejam cognitivamente capazes de se envolver em consultas profissionais com conselheiros psicológicos sobre o questionário ASDS.
      2. O estressor agudo na avaliação do TEA referiu-se especificamente à experiência de ter um membro da família na UTI. Faça uma triagem cuidadosa para garantir que esses cuidadores não tenham nenhuma doença fisiológica grave que possa confundir a avaliação do estresse.
      3. Para o grupo de controle saudável, recrute idosos da comunidade local que não tenham doenças graves atuais e nenhum familiar imediato em situações de cuidados intensivos. Aqueles que se enquadram fora desses critérios são considerados parte da categoria de exclusão. Certifique-se de que todos os participantes forneçam consentimento informado antes de qualquer avaliação ou coleta de dados.
   2. Avaliação ASDS
      1. Administrar^{o questionário} ASDS padronizado de 19 itens 1 (Figura 1) a todos os participantes. Peça a psicólogos profissionais para conduzir as entrevistas de avaliação do ASDS para garantir consistência e confiabilidade. Colete e registre as pontuações ASDS para todos os participantes após o preenchimento do questionário.
   3. Intervenção
      1. Do grupo de cuidadores idosos da UTI, selecionar aleatoriamente um subconjunto de 109 indivíduos para participar da intervenção. Aplicar técnicas de Terapia Cognitivo-Comportamental (TCC)¹⁶ a esse grupo de intervenção. Além disso, implemente estratégias de enfrentamento positivas baseadas em mindfulness como parte da abordagem de intervenção abrangente.
      2. O programa de intervenção integrou técnicas de TCC e estratégias de enfrentamento positivas baseadas em mindfulness fornecidas por meio de uma abordagem estruturada. Para o componente TCC, realizar sessões de reestruturação cognitiva duas semanas (45 min cada), treinamento diário de relaxamento muscular progressivo (15 min) e terapia semanal de resolução de problemas (60 min), com foco em ajudar os cuidadores a identificar e modificar padrões de pensamento negativos sobre situações de UTI.
      3. Para o componente de atenção plena, realize meditação matinal diária (20 min), exercícios noturnos de varredura corporal (15 min) e breves exercícios de respiração consciente durante as visitas à UTI. Implemente essas intervenções por meio de uma combinação de aconselhamento individual semanal, workshops quinzenais em grupo, guias de áudio para levar para casa e check-ins diários baseados em aplicativos para suporte e monitoramento de conformidade.
      4. Certifique-se de que todas as sessões sejam conduzidas por psicólogos clínicos certificados com pelo menos 3 anos de experiência em TCC e treinamento de mindfulness para garantir a qualidade e consistência da intervenção.
      5. Para todos os participantes da EC-UTI que concordaram em participar do programa de intervenção, certifique-se de que a intervenção foi iniciada dentro de 24 a 48 horas após a avaliação inicial do ASDS. Use esse tempo padronizado para minimizar possíveis fatores de confusão temporal e garantir a consistência no protocolo de intervenção.
      6. Administre a intervenção durante um período de 30 dias para todos os participantes, a partir de sua sessão inicial de intervenção. Essa duração padronizada garante a comparabilidade dos resultados da intervenção entre os participantes. Após a conclusão da intervenção, repita o processo de avaliação ASDS (Etapa 1.1.2) para os participantes do grupo de intervenção.
2. Exame dos dados originais da ASDS
   1. Abra o arquivo de dados da planilha. Navegue pelas diferentes fichas (Figura 1): Cuidador Saudável de Idosos - UTI (24H), EC-UTI (Intervenção) e EC-UTI (Controle).
   2. Certifique-se de que as matrizes de dados sejam as seguintes: Grupo saudável 19 x 106 Matriz, Cuidador de idosos - UTI (24 h) 19 x 309 Matriz, EC-UTI (Intervenção) 19 x 109 Matriz e EC-UTI (Controle) 19 x 200 Matriz.
      1. O questionário ASDS compreende 19 itens que avaliam quatro grupos distintos de sintomas: Sintomas Dissociativos (Itens 1-5, medindo dormência emocional, estados de atordoamento, experiências irreais, distanciamento físico e amnésia relacionada ao trauma), Sintomas de Revivência (Itens 6-9, avaliando pensamentos intrusivos, pesadelos, flashbacks e reatividade emocional a lembretes de trauma), Sintomas de Evitação (Itens 10-13, avaliando a evitação cognitiva e comportamental de pensamentos relacionados ao trauma, conversas, situações e respostas emocionais) e Sintomas de Excitação (Itens 14-19, examinando distúrbios do sono, irritabilidade, problemas de concentração, hipervigilância, resposta de sobressalto e reações físicas a lembretes de trauma). Para as abordagens de intervenção direcionadas a esses grupos de sintomas, consulte a etapa 1.1.3, que descreve as técnicas de TCC implementadas e as estratégias baseadas em mindfulness.

Figura 1: Dados da Escala de Transtorno de Estresse Agudo (ASDS). Esta figura mostra a organização dos dados ASDS em planilhas para diferentes grupos de participantes. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

3. Importando dados ASDS para o espaço de trabalho do MATLAB
   1. Abra o menu de opções de planilhas, clique na guia Suplementos e entre na interface de gerenciamento de suplementos (Figura 2). Navegue e adicione o excllink.xlam do MATLAB, que geralmente está localizado no diretório toolbox\exlink do MATLAB.
   2. Na planilha, selecione os dados para cada grupo conforme visualizado na Etapa 1.1.2 e clique na opção Enviar dados para o MATLAB do plug-in MATLAB. Em seguida, todos os dados podem ser vistos no espaço de trabalho do MATLAB. A variável data_h contém a matriz do grupo Saudável 19 x 106; a Variável data_ec contém a Matriz EC-ICU(Intervenção) 19 x 109; e a Variável data_control contém a Matriz EC-UTI (controle) 19 x 200.

Figura 2: Interface de gerenciamento de suplementos para integração do plugin MATLAB. Esta imagem mostra a interface da planilha para adicionar o plug-in MATLAB, permitindo a transferência de dados entre a planilha e o MATLAB. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

2. Estatísticas ordinárias para ASDS de Cuidador de Idosos - UTI

NOTA: A análise estatística convencional pode fornecer uma visão geral das características básicas dos dados. No entanto, também pode formar um contraste distinto com a subsequente visualização do histograma polar.

1. Utilizando os comandos médias = média (data_ec, 2); e total_scores = soma (dados, 1) obtém-se os valores médios das 19 variáveis e os escores da soma da CIA do Cuidador de Idosos - UTI, respectivamente.
2. Utilizar o código do Arquivo de Codificação Suplementar 1 para visualizar a distribuição dos valores médios e da soma dos escores das 19 variáveis da CIA do Cuidador de Idosos - UTI, conforme apresentado na Figura 3.

Figura 3: Distribuição dos valores médios e dos escores da soma das 19 variáveis da CIA do Cuidador de Idosos - UTI. Esses gráficos ilustram os escores médios de cada item da ASDS e a distribuição dos escores totais da ASDS entre os cuidadores de idosos na UTI. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

3. Perspectiva do histograma polar do ASDS para cuidadores de idosos

NOTA: O uso de um histograma polar para comparar idosos saudáveis com Cuidadores de Idosos-UTI fornece uma visualização mais intuitiva das diferenças entre os dois grupos amostrais.

1. Utilizando os comandos mean_ec = média (data_ec, 2); e mean_h = média (data_h, 2) calcule as médias amostrais da ASDS para o grupo de Cuidadores de Idosos e o grupo saudável, respectivamente.
2. Use o comando polarhistogram para criar um gráfico sobreposto das duas variáveis mean_ec e mean_h (Figura 4).
3. Adicione coordenadas e anotações à figura usando o código fornecido no Arquivo de Codificação Suplementar 1.

Figura 4: Comparação do histograma polar dos escores da ASDS entre Cuidadores de Idosos - UTI e Idosos Saudáveis. Este histograma polar compara visualmente as pontuações do ASDS entre cuidadores idosos na UTI e controles de idosos saudáveis, destacando as diferenças em todas as 19 variáveis do ASDS. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

4. Estatísticas ordinárias de intervenção

NOTA: Normalmente, as comparações das pontuações ASDS são realizadas usando gráficos de barras para contraste visual.

1. Para analisar as pontuações da Escala de Transtorno de Estresse Agudo (ASDS) em diferentes grupos, calcule as médias da amostra usando os seguintes comandos do MATLAB:
   Para o grupo de Cuidadores de Idosos (Dados Originais): mean_ec = média(data_ec, 2);
   Para o grupo de intervenção EC-UTI (Grupo Controle): mean_control = média(data_control, 2);
   Para o grupo controle saudável (Grupo Intervenção): mean_h = média(data_h, 2);
2. Plote uma comparação conforme mostrado na Figura 5 usando a barra de comandos ([mean_ec, mean_control, mean_h]). Adicione anotações de figuras usando os comandos xticklabels e ylabel.

Figura 5: Análise prognóstica da CIA do grupo de intervenção EC-UTI. Este gráfico de barras compara as pontuações do ASDS em três grupos: cuidadores idosos originais, grupo de controle e grupo de intervenção, mostrando o impacto das intervenções. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

5. Perspectiva de intervenção do histograma polar

NOTA: O uso de um histograma polar para comparar o prognóstico do grupo de intervenção EC-ICU (Figura 6) pode resultar em resultados de visualização mais confiáveis e significativos.

1. Use o seguinte código: data_diff=abs(mean_control-mean_intevention); [~, idxx]=sort(data_diff) para classificar os efeitos no prognóstico, obtendo a variável idxx para a classificação dos efeitos prognósticos dos 19 itens da ASDS.
2. Use o comando polarhistogram para criar um gráfico sobreposto do grupo de controle e do grupo de intervenção, e plote e anote de acordo com a ordem de idxx para obter a Figura 6.

Figura 6: Comparação do histograma polar dos grupos de controle e intervenção. Este histograma polar visualiza as diferenças nas pontuações da ASDS entre os grupos de controle e intervenção, enfatizando os efeitos da intervenção em itens específicos da ASDS. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Resultados

A Figura 1 apresenta os dados da ASDS dos cuidadores de idosos na UTI. Usando o plug-in do MATLAB (Figura 2), os dados podem ser importados para o espaço de trabalho do MATLAB. A Figura 3 apresenta as características dos dados da ASDS para cuidadores de idosos na UTI: a média é de 3,3 e o valor acumulado é de 62,6. Isso indica que o nível de ASDS dos participan...

Discussão

Este estudo apresenta uma nova técnica de visualização de histograma polar para análise dos escores da Escala de Transtorno de Estresse Agudo (ASDS), com ênfase particular em sua aplicação na avaliação de cuidadores de idosos em Unidades de Terapia Intensiva (UTIs). O método fornece uma representação visual abrangente e intuitiva de todas as 19 variáveis ASDS simultaneamente, oferecendo vantagens significativas sobre as abordagens estatísticas tradicionais^...

Materiais

Name	Company	Catalog Number	Comments
EXCEL	Microsoft	Office2021	ASDS Data Collection
MATLAB	MathWorks	2023B	Computing and visualization