Intervenções de gratidão para estresse acadêmico entre adolescentes paquistaneses

O estresse acadêmico é uma parte inevitável da vida dos alunos, com consequências negativas de longo prazo na saúde física, no bem-estar mental e nas relações sociais. Nas culturas asiáticas, as expectativas dos pais e professores são componentes adicionais do estresse acadêmico que não foram abordados em diferentes programas de gerenciamento de estresse. Portanto, a presente pesquisa aborda esses fatores contribuintes de estresse usando intervenções de gratidão em escolas de ensino médio paquistanesas.

O estudo emprega a Teoria da Ampliação e Construção e a Teoria da Avaliação Cognitiva na formulação do modelo de intervenção e das variáveis ​​que estão sendo testadas por meio de projeto de pesquisa experimental pré-teste-pós-teste com um grupo de controle. Um total de 102 alunos do ensino médio de escolas segregadas de dois gêneros da cidade de Rawalpindi, no Paquistão, participaram como participantes. Eles foram divididos aleatoriamente em grupos experimentais e de controle, com 51 participantes em cada grupo. Havia 41 meninos e 61 meninas com idade média de 15,71+ 0,92 anos. As medidas incluíram Inventário de Estresse de Expectativas Acadêmicas (AESI), Inventário de Experiências de Vida Recentes de Alunos do Ensino Médio (IHSSRLE), Escala de Emoções Diferenciais Modificada (mDES), Questionário de Gratidão-6 (GQ-6) e Lista de Verificação Adjetiva de Gratidão (GAC). Três intervenções de gratidão, incluindo Count your Blessings, Gratitude Letters e Loving-Kindness Meditation, foram modificadas para focar em experiências relacionadas à escola. O modelo consistiu em nove sessões aplicadas em escolas durante quatro semanas com 30-40 minutos cada dia. O protocolo de pesquisa e o modelo de intervenção foram adaptados para urdu para melhor entendimento entre os participantes. Os dados foram analisados ​​por meio de estatística descritiva e inferencial (frequência, porcentagem, média, DP, teste t para amostras pareadas, teste t para amostras independentes, análise de variância multivariada e tamanho do efeito).