In:
Lecturas: Educación Física y Deportes, Lecturas: Educacion Fisica y Deportes, Vol. 27, No. 296 ( 2023-01-10), p. 169-184
Abstract:
Introdução: A depressão pode ser desencadeada por fatores biológicos, psicossociais e ambientais, incluindo fatores de risco no ambiente de trabalho. Objetivo: Descrever a interface de um software para identificar os fatores associados à depressão e ansiedade em trabalhadores da saúde de um hospital. Método: Estudo tecnológico, caracterizado como pesquisa metodológica do tipo aplicada, utilizando o Design Thinking sendo a elaboração das interfaces na plataforma Kodular. Elas foram elaboradas contendo a escala de ansiedade de Hamilton-HamD, as variáveis: sexo, idade, tipo de vínculo, estado civil, renda, existência de comorbidade, estilo de vida, alterações pressóricas, peso, altura, uso de medicamentos e jornada de trabalho. Resultados: As interfaces construídas servirão de suporte para a criação do aplicativo, que será testado nos trabalhadores de um hospital universitário. É necessário desenvolver e aplicar o protótipo, a fim de conhecer quais os preditores da pressão e ansiedade num grupo de trabalhador. Conclusão: Este aplicativo foi concebido como estratégia de atenção à saúde mental do trabalhador da saúde, considerando os fatores a que estão expostos em suas atividades laborais. No entanto, os aplicativos em geral apresentam algumas limitações quanto a sua funcionalidade, eficácia e confiabilidade. Convém salientar que eles podem favorecer nas tomadas de decisões clínicas e no acompanhamento das condições de saúde da população envolvida. A inteligência artificial vem sendo usada na medicina desde a construção de equipamentos como na integração com foco em sistemas ciberfísicos na saúde, visando mudanças estruturais ou relacionadas as políticas podendo afetar a adoção, o valor e a melhoria dos cuidados.
Type of Medium:
Online Resource
ISSN:
1514-3465
DOI:
10.46642/efd.v27i296.3640
Language:
Unknown
Publisher:
Lecturas: Educacion Fisica y Deportes
Publication Date:
2023
detail.hit.zdb_id:
2814735-2
SSG:
31
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