Dor musculoesquelética em profissionais de saúde atuantes na linha de frente da pandemia de COVID-19

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: ALVES, Laura Izabel do Nascimento
Orientador(a): TENÓRIO, Angélica da Silva
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Fisioterapia
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/60054
Resumo: A pandemia de COVID-19 constitui uma das maiores crises sanitárias do mundo.No Brasil, os profissionais de saúde enfrentam graves consequências físicas e psicossociais. Dentre estas, a dor musculoesquelética (ME) e o comprometimento da saúde mental podem acarretar em prejuízos à qualidade de vida dos profissionais e à qualidade dos serviços. Estimar a prevalência de dor ME e identificar os fatores associados à dor ME em profissionais de saúde atuantes na linha de frente. Estudo observacional transversal, com coleta de dados através de formulário eletrônico enviado por e-mail e mídias sociais, direcionado para profissionais de saúde de unidades de terapia intensiva e de serviços de urgência e emergência do Brasil que atendiam pacientes com COVID-19. O formulário contemplou dados sociodemográficos, clínicos e dor ME, ocupacionais e psicossociais com usode um instrumento para avaliação de sintomas de depressão, ansiedade e estresse - Depression, Anxiety and Stress Scale – Short Form (DASS – 21). Os dados foram tabulados e processados utilizando-se os programas Microsoft Excel, versão 2016 e o Statistical Package for Social Sciences (SPSS), versão 22.0. O teste t foi usado para associar as variáveis contínuas e o teste do qui-quadrado de Pearson ou Teste Exato de Fisher, para as categóricas. Foi realizada uma análise de regressão logística binária para construção de um modelo com as variáveis associadasà maior prevalência de dor musculoesquelética. Amostra constituída por 209 profissionais de saúde - enfermeiros (28,7%), técnicos de enfermagem (30,1%), fisioterapeutas (33%) e médicos (8,1%) - predomínio de mulheres (80,9%), média de idade de 34,6 em anos (DP: 8,36). A prevalência de dor ME foi de 84,7% (n=177) (IC95%= 79,18 - 88,94). O modelode análise de regressão mostrou que a atividade física insuficiente (RP= 2,51; IC95%= 1,09 - 5,79; p= 0,031) e o estresse (RP= 1,12; IC95%= 1,03 - 1,22; p=0,007) foram variáveis associadas à dor musculoesquelética nos profissionais. Diante deste modelo [χ2(7) = 28,32; p<0,001; R2 Nagelkerke =0,22], 22% da variação da ocorrência da dor, pode ser explicada poressas duas variáveis (p=0,031; p=0,007). A prevalência de dor musculoesquelética em profissionais de saúde atuantes na linha de frente da pandemia foi de 84,7% e os principaisfatores associados à dor ME identificados foram atividade física insuficiente e sintomas de estresse.
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Estimar a prevalência de dor ME e identificar os fatores associados à dor ME em profissionais de saúde atuantes na linha de frente. Estudo observacional transversal, com coleta de dados através de formulário eletrônico enviado por e-mail e mídias sociais, direcionado para profissionais de saúde de unidades de terapia intensiva e de serviços de urgência e emergência do Brasil que atendiam pacientes com COVID-19. O formulário contemplou dados sociodemográficos, clínicos e dor ME, ocupacionais e psicossociais com usode um instrumento para avaliação de sintomas de depressão, ansiedade e estresse - Depression, Anxiety and Stress Scale – Short Form (DASS – 21). Os dados foram tabulados e processados utilizando-se os programas Microsoft Excel, versão 2016 e o Statistical Package for Social Sciences (SPSS), versão 22.0. O teste t foi usado para associar as variáveis contínuas e o teste do qui-quadrado de Pearson ou Teste Exato de Fisher, para as categóricas. Foi realizada uma análise de regressão logística binária para construção de um modelo com as variáveis associadasà maior prevalência de dor musculoesquelética. Amostra constituída por 209 profissionais de saúde - enfermeiros (28,7%), técnicos de enfermagem (30,1%), fisioterapeutas (33%) e médicos (8,1%) - predomínio de mulheres (80,9%), média de idade de 34,6 em anos (DP: 8,36). A prevalência de dor ME foi de 84,7% (n=177) (IC95%= 79,18 - 88,94). O modelode análise de regressão mostrou que a atividade física insuficiente (RP= 2,51; IC95%= 1,09 - 5,79; p= 0,031) e o estresse (RP= 1,12; IC95%= 1,03 - 1,22; p=0,007) foram variáveis associadas à dor musculoesquelética nos profissionais. Diante deste modelo [χ2(7) = 28,32; p<0,001; R2 Nagelkerke =0,22], 22% da variação da ocorrência da dor, pode ser explicada poressas duas variáveis (p=0,031; p=0,007). A prevalência de dor musculoesquelética em profissionais de saúde atuantes na linha de frente da pandemia foi de 84,7% e os principaisfatores associados à dor ME identificados foram atividade física insuficiente e sintomas de estresse.The COVID-19 pandemic is one of the biggest health crises in the world. In Brazil, health professionals face serious physical and psychosocial consequences. Among these, musculoskeletal pain (MS) and the impairment of mental health can lead to damage to the quality of life of professionals and the quality of services. To estimate the prevalence of ME pain and identify the factors associated with ME pain in health professionals working on the front line. Cross-sectional observational study, with data collection through an electronic form sent by email and social media, aimed at health professionals from intensive care units and urgent and emergency services in Brazil who treated patients with COVID-19. The form included sociodemographic, clinical and ME pain, occupational and psychosocial datausing an instrument to assess symptoms of depression, anxiety and stress - Depression, Anxiety and Stress Scale - Short Form (DASS - 21). Data were tabulated and processed using Microsoft Excel programs, version 2016 and the Statistical Package for Social Sciences (SPSS), version 22.0. The test was used to associate continuous variables and Pearson's chi-square test or Fisher's exact test for categorical variables. A binary logistic regression analysis was performed to build a model with the variables associated with the highest prevalence of musculoskeletal pain. Sample consisting of 209 health professionals - nurses (28.7%), nursing technicians (30.1%), physical therapists (33%) and doctors (8.1%) - predominance of women (80.9% ), mean age of 34.6 years (SD: 8.36). The prevalence of ME pain was 84.7% (n=177) (95%CI= 79.18 - 88.94). The regression analysis model showed that insufficient physical activity (PR= 2.51; 95%CI= 1.09 - 5.79; p= 0.031) and stress (PR= 1.12; 95%CI= 1.03 - 1.22; p=0.007) were variables associated with musculoskeletal pain in professionals. In view of this model [χ2 (7) = 28.32; p<0.001; R2 Nagelkerke =0.22], 22% of the variation in pain occurrencecan be explained by these two variables (p=0.031; p=0.007). The prevalence of musculoskeletal pain in health professionals working on the front line of the pandemic was 84.7% and the main factors associated with ME pain identified were insufficient physical activity and symptoms of stress.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em FisioterapiaUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCOVID-19Dor MusculoesqueléticaPandemiasPessoal de SaúdeDor musculoesquelética em profissionais de saúde atuantes na linha de frente da pandemia de COVID-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO Laura Izabel do Nascimento Alves.pdfDISSERTAÇÃO Laura Izabel do Nascimento Alves.pdfapplication/pdf1905836https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/60054/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Laura%20Izabel%20do%20Nascimento%20Alves.pdf72330d1e85a800b67104a9c0497b236fMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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