Riscos psicossociais e afastamentos por transtornos mentais no Brasil: série temporal nacional (2012-2024)

Riscos psicossociais e afastamentos por transtornos mentais no Brasil: série temporal nacional (2012-2024) | SciELO Preprints window.dataLayer = window.dataLayer || []; function gtag(){dataLayer.push(arguments);} gtag('js', new Date()); gtag('config', 'G-3TT8HYRH0Y'); Open Menu Registrar-se Acesso English Español Ir para o conteúdo principal Ir para o menu de navegação principal Ir para o rodapé Preprints Submissão Áreas do Conhecimento Ciências Agrárias Ciências Biológicas Ciências da Saúde Ciências Exatas e da Terra Ciências Humanas Ciências Sociais Aplicadas Engenharias Linguística, letras e artes Educação em Revista Memórias do Instituto Oswaldo Cruz 47º Encontro Anual da ANPOCS 48º Encontro Anual da ANPOCS 49º Encontro Anual da ANPOCS Sobre Sobre o Servidor Declaração de Privacidade Atualizações do Sistema Contato FAQ Ética no SciELO Preprints Avaliação de preprints Anotações em preprints (via Hypothesis) Avalie um preprint Notícias Início / Ciências da Saúde Preprint / Versão 1 Riscos psicossociais e afastamentos por transtornos mentais no Brasil: série temporal nacional (2012-2024) article.authors6a0c92064c67a Marsileidy Silva Universidade Federal de Pernambuco image/svg+xml https://orcid.org/0009-0007-6825-8453 Conceptualization Data Curation Formal Analysis Investigation Methodology Visualization Writing – Original Draft Preparation Cláudia Mazzoni Universidade Federal de Pernambuco image/svg+xml https://orcid.org/0009-0004-5487-2856 Supervision Validation Writing – Review & Editing DOI: https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.15455 Palavras-chave: Saúde do trabalhador, transtornos mentais, fatores psicossociais, previdência social, estudos de séries temporais Resumo Objetivo: Analisar a evolução temporal dos afastamentos por transtornos mentais relacionados ao trabalho no Brasil entre 2012 e 2024. Métodos: Estudo ecológico de série temporal com dados nacionais do SmartLab. Foram examinados benefícios previdenciários comuns (B31), acidentários (B91) e o total concedido. Aplicou-se modelagem GAMLSS com distribuição binomial negativa tipo II, considerando sobredispersão e tendências não lineares, com seleção baseada no critério GAIC. A interpretação fundamentou-se nos referenciais dos riscos psicossociais, especialmente nos modelos demanda-controle e esforço-recompensa. Resultados: Observou-se tendência crescente e não linear dos afastamentos no período analisado. Os benefícios B31 representaram 95,5% do total, enquanto os B91 corresponderam a 4,5%. Para os B91, a inclusão de variável indicadora para 2019 sugeriu possível mudança estrutural na série. Conclusão: Houve crescimento consistente dos afastamentos e discrepância no reconhecimento do nexo ocupacional, indicando a necessidade de fortalecer a vigilância e a gestão de fatores psicossociais no trabalho. Downloads Os dados de download ainda não estão disponíveis. Biografia do Autor Marsileidy Silva, Universidade Federal de Pernambuco Marsileidy Siqueira é mestranda em Ergonomia pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) e fisioterapeuta. Desenvolve estudos nas áreas de ergonomia e saúde do trabalhador, com ênfase em gestão de riscos ergonômicos no contexto industrial. É membro da Associação Brasileira de Ergonomia (ABERGO) e do Comitê Técnico de Macroergonomia da ABERGO, com experiência em gestão pública em saúde. Cláudia Mazzoni, Universidade Federal de Pernambuco Cláudia Ferreira Mazzoni é pesquisadora vinculada ao Programa de Pós-Graduação em Ergonomia da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), com atuação em ergonomia e saúde do trabalhador. PDF Postado 27/03/2026 Como Citar Riscos psicossociais e afastamentos por transtornos mentais no Brasil: série temporal nacional (2012-2024). (2026). Em SciELO Preprints . https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.15455 Formatos de Citação ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver Baixar Citação Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX Série Ciências da Saúde Copyright (c) 2026 Marsileidy Silva, Cláudia Mazzoni Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License . .citations-container { overflow-y: auto; overflow-x: hidden; max-height: 1000px; } Plaudit Declaração de dados Os dados de pesquisa estão disponíveis em um ou mais repositório de dados https://smartlabbr.org/sst/localidade/0?dimensao=perfilSaudeMentalAfastamentos Aviso de preprints Preprints são manuscritos não avaliados por um periódico científico ou já avaliados mas em processo de publicação. .block_announcements_article:not(:last-child) { padding-bottom: 1.5em; border-bottom: 1px solid; } .block_announcements_article { text-align: left; } .block_announcements #show-all{ font-style: italic; } Notícias SciELO Preprints adota obrigatoriedade de declaração de disponibilização de dados de pesquisa 19 agosto 2025 A partir de 1º de setembro de 2025 os manuscritos submetidos ao SciELO Preprints devem incluir uma declaração de disponibilidade de dados informando sobre onde e como os dados da pesquisa que deram origem ao artigo podem ser acessados. Atualização da Política Editorial e FAQ 21 maio 2025 Todos(as) os(as) autores(as) são solicitados(as) a consultarem a nossa Política Editorial e nossas FAQs antes de submeterem o seu manuscrito. Prêmio Ben Barres Spotlight: Inscrições abertas para 2024 20 maio 2024 Prêmios de até US$ 5.000 estão agora disponíveis para pesquisadores de origens sub-representadas ou países com financiamento limitado para apoiar sua pesquisa, carreira e comunidade. Preprints do SciELO Preprints nas ciências da vida ou biomédicas com pelo menos uma revisão disponível no Sciety são elegíveis! Show all announcements ... SciELO - Scientific Electronic Library Online Rua Dr. Diogo de Faria, 1087 – 9º andar – Vila Clementino 04037-003 São Paulo/SP - Brasil E-mail: [email protected] app = {"hypothesisHandlerUrl":"https:\/\/preprints.scielo.org\/index.php\/scielo\/$$$call$$$\/plugins\/generic\/hypothesis\/controllers\/hypothesis\/"}; var pkpUsageStats = pkpUsageStats || {};pkpUsageStats.data = pkpUsageStats.data || {};pkpUsageStats.data.Submission = pkpUsageStats.data.Submission || {};pkpUsageStats.data.Submission[15455] = {"data":{"2026":{"3":"23","4":"91","5":"23"}},"label":"Todos os downloads","color":"79,181,217","total":137}; var pkpUsageStats = pkpUsageStats || {};pkpUsageStats.locale = pkpUsageStats.locale || {};pkpUsageStats.locale.months = ["Jan","Fev","Mar","Abr","Mai","Jun","Jul","Ago","Set","Out","Nov","Dez"];pkpUsageStats.config = pkpUsageStats.config || {};pkpUsageStats.config.chartType = "bar"; (function (w, d, s, l, i) { w[l] = w[l] || []; var f = d.getElementsByTagName(s)[0], j = d.createElement(s), dl = l != 'dataLayer' ? 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