Ansiedade no Trabalho em Tempos de Mudança: Tendências e Perfis durante e Pós-Pandemia no Estado de São Paulo 2020-2023

Ansiedade no Trabalho em Tempos de Mudança: Tendências e Perfis durante e Pós-Pandemia no Estado de São Paulo 2020-2023 | 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 O preprint foi publicado em outro meio. DOI do preprint publicado https://doi.org/10.1590/1981-7746-ojs3243 Preprint / Versão 1 Ansiedade no Trabalho em Tempos de Mudança: Tendências e Perfis durante e Pós-Pandemia no Estado de São Paulo 2020-2023 article.authors6a13918524a50 Andre Massahiro Shimaoka Universidade Federal de São Paulo image/svg+xml .st0{fill:#A6CE39;} .st1{fill:#FFFFFF;} https://orcid.org/0000-0002-9400-8083 José Marcio Duarte Universidade Federal de São Paulo image/svg+xml .st0{fill:#A6CE39;} .st1{fill:#FFFFFF;} https://orcid.org/0000-0002-6159-0206 Antonio Carlos da Silva Junior Universidade Federal de São Paulo image/svg+xml Luciano Rodrigo Lopes Universidade Federal de São Paulo image/svg+xml Richard Alecsander Reichert Universidade Federal de São Paulo image/svg+xml Júlio Cézar Gonçalves do Pinho Universidade Federal de São Paulo image/svg+xml Denise De Micheli Universidade Federal de São Paulo image/svg+xml Paulo Bandiera-Paiva Universidade Federal de São Paulo image/svg+xml .st0{fill:#A6CE39;} .st1{fill:#FFFFFF;} https://orcid.org/0000-0001-9409-3970 DOI: https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.11019 Palavras-chave: Ansiedade, Saúde Mental, Saúde Ocupacional, COVID-19, Aprendizado de máquina Resumo A ansiedade tornou-se uma preocupação crescente, especialmente após a pandemia de COVID-19, que elevou os casos em 25% no mundo e a consolidou como a quarta maior causa de afastamento do trabalho no Brasil. Este estudo de abordagem quantitativa analisou as notificações de transtornos de ansiedade relacionadas ao trabalho no estado de São Paulo, com foco nas mudanças pós-pandemia. Utilizando análise de tendência, regressão linear e aprendizado de máquina não supervisionada (clusterização e regras de associação), o estudo explorou o crescimento, a mudança de padrão nas notificações e os perfis demográficos e comportamentais dos trabalhadores afetados no período de 2020 a 2023. Os resultados identificaram quatro perfis principais de indivíduos com transtorno de ansiedade. O maior cluster foi composto por trabalhadores de 30 a 39 anos, atuantes nos setores de comércio, seguido por um cluster de trabalhadores do setor administrativo com idade entre 40 a 49 anos. Embora, em sua maioria, não usuários de drogas psicoativas, álcool ou tabaco, muitos já utilizaram psicotrópicos e substâncias psicoativas e/ou psicofármacos, o que foi associado à incapacidade temporária. Assim, políticas de prevenção e suporte psicológico são essenciais para o bem-estar e a produtividade no ambiente de trabalho. Downloads Os dados de download ainda não estão disponíveis. PDF Postado 10/01/2025 Como Citar Ansiedade no Trabalho em Tempos de Mudança: Tendências e Perfis durante e Pós-Pandemia no Estado de São Paulo 2020-2023. (2025). Em SciELO Preprints . https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.11019 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) 2025 Andre Massahiro Shimaoka, José Marcio Duarte, Antonio Carlos da Silva Junior, Luciano Rodrigo Lopes, Richard Alecsander Reichert, Júlio Cézar Gonçalves do Pinho, Denise De Micheli, Paulo Bandiera-Paiva 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 contidos no próprio manuscrito Os dados de pesquisa estão disponíveis em um ou mais repositório de dados https://doi.org/10.5281/zenodo.14592431 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[11019] = {"data":{"2025":{"1":"64","2":"16","3":"61","4":"55","5":"77","6":"33","7":"45","8":"29","9":"73","10":"91","11":"78","12":"44"},"2026":{"1":"31","2":"31","3":"79","4":"90","5":"73"}},"label":"Todos os downloads","color":"79,181,217","total":970}; 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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