Tese de doutorado
Invariantes temporais do comportamento na dicotomia Kraepliniana: análise de discurso livre, estados afetivos, experiências psicóticas e possibilidades terapêuticas
Autor
Argôlo, Felipe Coelho [UNIFESP]
Institución
Resumen
Introdução: Em psicopatologia, um ponto sensível está nas numerosas formas de representar comportamentos observáveis e construtos mentais. Os trabalhos compondo esta tese possuem foco na caracterização de fenômenos usando estruturas presentes quando levamos em conta a dimensão temporal. São discutidas implicações epistemológicas e estratégias de intervenção inéditas possibilitadas por este prisma.
Métodos: Os quatro estudos reportados investigam a dicotomia Kraepliniana por diferentes janelas de tempo. Em psicose, comportamentos observáveis em intervalos curtos de segundos ou minutos (Estudo I – Revisão sistemática com meta-análise sobre processamento de linguagem natural, PLN) e
construtos mentais observados a longo prazo, em três anos de neurodesenvolvimento (Estudo II – Psicometria via análise fatorial com topologia). No espectro dos transtornos de humor, usamos medidas de alta granularidade para observar flutuações intradiárias e diárias ao longo de duas ou quatro semanas (Estudos III e IV – Avaliação Ecológica Momentânea, AEM).
Resultados: A literatura revisada aponta considerável acurácia para avaliações curtas com PLN em psicose. Em psicometria, observamos estabilidade na estrutura latente de traços psicóticos no espectro positivo ao longo de anos. Considerando séries temporais da AEM, participantes com transtornos mentais (depressão e ansiedade) reportaram menores níveis médios para afetos positivos e maiores níveis médios em afetos negativos. Eles também reportaram sentimentos mistos com mais frequência.
Discussão: As técnicas empregadas apresentam validade como ferramentas de pesquisa em psicopatologia e também aplicações práticas para avaliação, diagnóstico e acompanhamento em saúde mental. Com inspiração em teoria de controle, discutimos como o cálculo de invariantes temporais permite a identificação de potenciais janelas ótimas para intervenção.