Saúde mental em países latino-americanos com diferentes rendimentos econômicos durante a pandemia de Covid-19.

Amostragem:

É realizada uma amostragem não experimental por sujeitos voluntários, uma vez que os sujeitos virão ao estudo por meio de uma chamada nas redes sociais.

Plano de gerenciamento de dados:

Projeto de dicionário de dados

O treinamento será fornecido e o dicionário de dados será desenvolvido descrevendo as propriedades das variáveis, como tipo de dados (por exemplo, string e número), tamanho da variável, codificação de dados e restrições e validações associadas a uma determinada variável (Anexo).

Coleção de dados

Os dados da pesquisa serão obtidos através do aplicativo Survey Monkey, que possui credenciamento “SOC 2” que atendem as melhores práticas e segurança, pois são transmitidos através de uma conexão HTTPS segura e que os logins dos usuários foram protegidos por TLS. Além disso, os dados são criptografados usando algoritmos de criptografia padrão da indústria e da pesquisa.

Retenção de dados

A base de dados será gerada em Excel para posterior análise no estúdio R, que ficará guardada na Universidade em pendrive criptografado para segurança dos dados e a senha deste pendrive será de responsabilidade exclusiva do responsável pelo projeto.

Padrões que fornecem integridade, precisão e coerência de dados

A Classificação Internacional de Doenças (CID-11) será usada para apresentar consistência, precisão e integridade dos dados por meio da definição ideal de entidades de saúde mental. Por outro lado, serão utilizados os padrões de uso de dados recomendados pelo The Global Health Training Center:

(a) O título da coluna (variável) não é alterado entre os dados. b) A mesma terminologia é mantida para todas as variáveis. c) Existe um formato consistente e uma definição padrão para a identificação do assunto.

d) O nome dos conjuntos de dados é sempre o mesmo. e) Nome do formulário / seção CRF, por exemplo, dados demográficos f) Uma lista de objetos de dados (nomes e definições) g) Descrição do elemento de dados em linguagem natural h) Propriedades detalhadas dos elementos de dados (tipo de dados, tamanho, nulidade, opcionalidade, índices) i) Opções de resposta, por exemplo, caixa de seleção, botão de opção, texto j) Regra(s) de validação, por exemplo, campo obrigatório, verificação de intervalo k) Relação de elementos de dados com outros elementos de dados. l) Detalhes sobre as restrições de privacidade e segurança que devem estar associadas ao elemento, por exemplo, status de Informação de Saúde Protegida.

Cenário:

A avaliação será realizada no aplicativo chamado Survey Monkey e será divulgada pelas redes sociais.

Procedimento de cegamento do estudo:

Será realizado um estudo duplo-cego com base nas recomendações de Parker & Berman (2014), que mencionam que serão realizadas duas etapas para esse fim:

1. Haverá um psicólogo que aplicará os critérios de eliminação à amostra inicial e a enviará ao sistema para a criptografia de um pendrive que o analista de dados receberá.
2. Haverá um psicólogo que participará da captação e análise dos dados a serem utilizados, que enviará os dados da coleta aos metodologistas que os interpretarão com o dicionário de dados.

Diretrizes metodológicas para relatar o estudo:

Será utilizado o guia para melhorar a qualidade do relato metodológico de estudos transversais online denominado CHERRIE.

Tamanho da amostra:

Será utilizada a fórmula de população infinita para variáveis ​​qualitativas, pois estaremos trabalhando com variáveis ​​ordinais. Além do fato de que o número total de unidades de observação é desconhecido ou quando a população é maior que 100.000.

O tamanho da amostra para 100.000 pessoas deve ser de 384 pessoas por país, de modo que 95% das vezes os dados a serem medidos estejam dentro do intervalo de ±5% em relação aos dados observados na avaliação.

Análise de dados:

A estatística descritiva será utilizada para analisar as frequências de tendência central das características dos participantes. Análises de homogeneidade de dados e distribuição de amostra serão aplicadas para decidir se aplicar estatísticas paramétricas ou não paramétricas para amostras relacionadas.