Análise de tendência para crimes violentos em usuários de substâncias psicoativas através de um modelo probabilístico

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Delgado, Renata
• Orientador(a): Narvaez, Joana Corrêa de Magalhães
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Prognóstico; Adulto; Fatores de risco; Crime; Violência; Modelos estatísticos; Transtornos relacionados ao uso de substâncias
• Palavras-chave em Inglês: Prediction; Adults; Risk factors; Crime; Aggressive behaviors; Psychoactive substances; Violence; Prevention
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/271281

O uso de álcool e substâncias psicoativas (SPA) ilícitas é frequentemente associado a comportamentos e crimes violentos. Em 2021, o uso global dessas substâncias aumentou em 23%, afetando mais de 296 milhões de pessoas. No ano seguinte, o Brasil registrou 47.398 mortes violentas intencionais. Para abordar essa problemática, pesquisas têm investigado fatores que antecipam esses comportamentos, buscando identificar perfis considerando fatores de risco e proteção, trajetórias criminosas e características psicológicas. Este estudo teve como objetivo investigar os fatores de risco associados a crimes violentos entre indivíduos que fazem uso de SPA, desenvolvendo um modelo que amplie a precisão das avaliações probabilísticas nesse grupo específico. Foram analisados dados de 2.155 usuários de múltiplas substâncias da unidade de internação do Hospital Universitário do Sul do Brasil e CAPSad de seis estados, entre 2011 e 2022, resultando em uma amostra final de 743 indivíduos. Sete fatores preditores de risco foram identificados após análise exploratória. As variáveis escolaridade, gênero, problemas relacionados ao uso de álcool, apoio familiar, vítima de crime violento, histórico de comportamento agressivo e abuso de prescrições médicas e de SPA apresentaram associações significativas com a expressão de violência, sugerindo que esses fatores são preditores probabilísticos nesta amostra. O desempenho do modelo foi avaliado utilizando diversas métricas, como a área sob a curva (AUC), sensibilidade, especificidade, acurácia balanceada, Brier Score, log loss, recall, F1 score e plotagem de calibração. A performance apresentou uma área sob a curva maior do que 0.5, indicando uma performance positiva na capacidade de discriminar entre indivíduos com maior probabilidade de apresentar comportamentos e crimes violentos. Todas as análises foram realizadas utilizando o pROC, yardstick e MLmetrics no R versão 4.2.2. O modelo preditivo desenvolvido demonstrou uma performance promissora, sugerindo sua eficácia na identificação de indivíduos com maior probabilidade de apresentar tais comportamentos. Este modelo pode auxiliar profissionais da saúde na identificação de riscos de comportamento violento associados ao uso de SPA, permitindo intervenções personalizadas para prevenção e apoio adequado aos indivíduos, contribuindo para o avanço da saúde pública e da segurança da sociedade.