Intervenção baseada em aplicativos para o bem-estar e resiliência da juventude na Colômbia (ShEdge-COL)

Este estudo é um ensaio clínico randomizado, projetado para avaliar a eficácia de um aplicativo de saúde mental móvel (Edge da Shadow) e um guia de autoconsciência impressa (GSEA-Guia para a autoconsciência) para melhorar o bem-estar subjetivo e a resiliência emocional entre os jovens colombianos. O estudo foi realizado em resposta à crescente demanda por ferramentas de saúde mental acessíveis e baseadas em evidências em países de baixa e média renda (LMICs), onde barreiras estruturais como desigualdade, pobreza e conflito limitam o acesso aos serviços tradicionais de saúde mental. A pandemia COVID-19 destacou ainda mais a necessidade de soluções remotas e escaláveis para lidar com o bem-estar emocional nas populações juvenis.

O Shadow's Edge é uma ferramenta digital baseada em narrativas, desenvolvida pelo projeto Deep de Digging, sem fins lucrativos. Combina princípios da terapia narrativa, psicologia positiva e psicologia existencial. Através de avisos de escrita e expressão criativa em um cenário fictício pós-apocalíptico, os usuários são orientados a explorar suas emoções e construir resiliência. O ambiente do jogo promove o envolvimento, permitindo que os usuários reconstruam uma cidade devastada por uma metáfora de tempestades para adversidades pessoais. Foi avaliado anteriormente em diferentes contextos, com resultados promissores em promoção da saúde mental e construção de resiliência entre adolescentes.

O guia para a autoconsciência (GSEA), desenvolvido como um complemento impresso para o aplicativo, incorpora estratégias de aprendizado socioemocional para aprofundar a reflexão. Inclui exercícios estruturados que promovem a atenção plena, regulação emocional, definição de objetivos, empatia e habilidades de comunicação. Ambas as ferramentas foram culturalmente adaptadas ao contexto colombiano entre 2021 e 2022, envolvendo feedback de adolescentes locais e líderes juvenis.

Um total de 305 jovens manifestaram interesse no estudo por meio de uma chamada aberta disseminada por meio de organizações juvenis. A partir desses, 210 preencheram os critérios de elegibilidade e foram randomizados em três grupos usando o pacote randomizer em R. Os critérios de elegibilidade incluíram entre 18 e 22 anos, residindo na Colômbia por pelo menos 6 meses, e não ser usuários regulares de videogames de alta ação (com base em orientações dos desenvolvedores de aplicativos, que indicavam que os usuários podem ter um menor engajamento com as ferramentas de narrativa). Os participantes com experiência anterior usando a borda de Shadow foram excluídos. A amostra final incluiu 184 participantes.

Os grupos foram estruturados da seguinte maneira:

Grupo de aplicativos: os participantes usaram apenas a borda de Shadow.

Grupo de App + Guide: Os participantes usaram a borda da Shadow e os exercícios concluídos da GSEA.

Grupo de controle (lista de espera): os participantes receberam acesso tardio às duas ferramentas após uma segunda medição da linha de base.

Os dados foram coletados usando três instrumentos validados:

• Índice de bem-estar de WHO-5 (Campo-Arias et al., 2015-Validação colombiana): mede o bem-estar subjetivo nas últimas duas semanas usando cinco itens em uma escala Likert.
• Escala abreviada de resiliência (EAR) (Rodríguez-Rey et al., 2016-Validação em espanhol): uma escala de seis itens que avalia a resiliência percebida.
• Escala abreviada de enfrentamento resiliente (EAAR) (Trejos-Herrera et al., 2023-validação colombiana): uma escala de quatro itens que media comportamentos de enfrentamento resiliente.

As medições foram realizadas pessoalmente na linha de base e às 4 e 8 semanas para os grupos de intervenção. O grupo controle foi avaliado quatro vezes: duas vezes antes de obter acesso às ferramentas e duas vezes depois. Todos os instrumentos foram administrados na impressão. A conformidade com o uso do aplicativo foi monitorada por meio de registros diários de progresso digital e dados de uso de back -end vinculados a códigos anônimos. Os participantes foram incentivados a usar o aplicativo por pelo menos 20 minutos por dia.

A análise estatística foi realizada usando modelos de regressão de efeitos mistos em r, controlando a atribuição de grupo, idade, sexo e o número de palavras escritas no Jornal de App (usado como proxy para engajamento). A análise teve como objetivo determinar as mudanças ao longo do tempo em cada medida de resultado, bem como diferenças entre os grupos.