Risco em saúde mental de estudantes: uma análise por regressão logística binária

Binária, Risco em Saúde Mental de Estudantes: uma Análise por Regressão Logística

doi:10.22167/2675-6528-202602722

Artigo

30 de setembro de 2026

Risco em saúde mental de estudantes: uma análise por regressão logística binária

Risco em Saúde Mental de Estudantes: uma Análise por Regressão Logística Binária

Bianca Lima Marchionno; Igor Pinheiro de Araújo Costa

DOI: 10.22167/2675-6528-202602722

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

O ingresso no ensino superior impõe desafios que podem gerar estresse e aumentar a vulnerabilidade psicológica dos estudantes, tornando a saúde mental uma preocupação central. Analisou-se os fatores comportamentais e socioeconômicos associados ao risco para a saúde mental de estudantes ingressantes em uma universidade pública brasileira, utilizando dados de 2022 a 2024. Os dados públicos de uma pesquisa socioeconômica foram submetidos a análises descritivas e à modelagem por regressão logística binária, que permitiu estimar a probabilidade de ocorrência do evento e avaliar a influência das variáveis explicativas por meio de razões de chances. Os resultados indicaram que fatores comportamentais, como o consumo de álcool e tabaco, estiveram associados a uma maior probabilidade de risco em saúde mental. Variáveis socioeconômicas, incluindo renda per capita e características familiares, também apresentaram associação relevante. Em contraste, a prática regular de atividade física associou-se à redução do risco. O modelo apresentou baixa capacidade preditiva (AUC de 0,654 e acurácia de 61,2%), mas cumpriu seu propósito inferencial ao isolar e quantificar o peso relativo de cada fator de risco. Com um ponto de corte de 0,5, o modelo alcançou sensibilidade de 70,4% na identificação de alunos em risco. Os achados reforçaram que a saúde mental universitária é influenciada por múltiplos fatores, sublinhando a necessidade de abordagens integradas e políticas institucionais para promover o bem-estar psicológico e prevenir riscos.

Palavras-chave: Estudantes universitários; Hábitos de vida; Modelagem estatística; Saúde mental.

1. Introdução

O ingresso no ensino superior representa um período de significativas transformações na vida dos estudantes, marcado por novas responsabilidades acadêmicas, desafios no mercado de trabalho e a expansão das relações sociais. Tais mudanças podem gerar estresse e aumentar a vulnerabilidade psicológica, tornando a saúde mental uma preocupação central para as instituições de ensino, as famílias e a sociedade. A saúde mental é um pilar essencial da qualidade de vida, diretamente relacionada à capacidade do indivíduo de desempenhar suas funções cotidianas, lidar com desafios e manter relações sociais.

Contudo, a exposição a ambientes estressantes e situações desafiadoras pode comprometer o equilíbrio do bem-estar psicológico e contribuir para o desenvolvimento de transtornos mentais. A Organização Mundial da Saúde (2022) destaca que aproximadamente uma em cada oito pessoas convive com algum transtorno mental no mundo, com um aumento de 25% nos casos de ansiedade e depressão apenas no primeiro ano da pandemia de COVID-19, evidenciando uma tendência global de agravamento da crise em saúde mental.

No contexto universitário brasileiro, a realidade também é alarmante. Um estudo recente com 7.177 estudantes universitários revelou que 75,81% afirmaram que a universidade impactou consideravelmente sua saúde ou a de colegas (Barros e Peixoto, 2023). A mesma pesquisa indicou que a maioria dos alunos pertencia a famílias com baixa renda, não participava de grupos sociais e praticava exercícios físicos com pouca frequência. Esses achados sugerem que fatores socioeconômicos e comportamentais podem agravar a vulnerabilidade psicológica entre os estudantes.

Além disso, o consumo de álcool e outras substâncias é um fator relevante no ambiente universitário, frequentemente associado a processos de socialização e ao enfrentamento de pressões acadêmicas. Uma pesquisa de 2019 apontou que 79,8% dos alunos de uma universidade em São Paulo relatavam consumir bebidas alcoólicas, e 25% consumiam algum tipo de derivado do tabaco (Barros e Costa, 2019). Evidências epidemiológicas reforçam que o consumo de álcool está associado a maiores riscos de doenças físicas e transtornos mentais (Heckmann e Silveira, 2009), sublinhando a importância de analisar esses comportamentos no contexto da saúde mental.

Diante da complexidade dos fatores que influenciam a saúde mental de estudantes universitários, torna-se essencial identificar e compreender os determinantes desse risco. A análise desses fatores é crucial para o desenvolvimento de abordagens integradas e políticas institucionais eficazes, visando promover o bem-estar psicológico e prevenir riscos. Para tanto, a regressão logística binária é uma técnica estatística adequada, pois permite estimar a probabilidade de ocorrência de um evento dicotômico, como o risco em saúde mental, a partir de variáveis explicativas, avaliando a influência dessas variáveis por meio de razões de chances (Fávero e Belfiore, 2024; Bruce e Bruce, 2019).

Este estudo se justifica pela necessidade de aprofundar o conhecimento sobre os múltiplos fatores que contribuem para a vulnerabilidade psicológica no ambiente acadêmico, fornecendo subsídios para a gestão universitária baseada em dados e a construção de estratégias preventivas mais direcionadas. Assim, o presente trabalho tem como objetivo analisar os determinantes do risco em saúde mental entre estudantes ingressantes de uma universidade pública brasileira, considerando variáveis individuais, comportamentais e socioeconômicas.

2. Material e Métodos

O presente estudo adotou uma abordagem quantitativa e explicativa, visando analisar os determinantes do risco em saúde mental entre estudantes universitários. A metodologia empregou modelagem por regressão logística binária, precedida por análises descritivas dos dados. A estrutura metodológica focou na caracterização da base de dados, tratamento das variáveis e especificação do modelo estatístico.

Os dados foram obtidos de um conjunto público, em formato Excel, correspondente ao Relatório Socioeconômico dos Discentes ingressantes na Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). As informações, coletadas anualmente por questionário, abrangem o período de 2022 a 2024 e incluem dados individuais, socioeconômicos, financeiros e de saúde. Um dicionário de dados foi fornecido pela instituição para auxiliar na compreensão.

A amostra inicial consistiu em 7.869 participantes. Após a exclusão de registros com dados faltantes (proporções inferiores a 1%), a base final para modelagem totalizou 7.809 observações. Os participantes eram estudantes ingressantes, com 76,25% na faixa etária de 17 a 23 anos e 62,82% identificando-se como sexo feminino.

Para o tratamento e preparação dos dados, as bases de 2022, 2023 e 2024 foram consolidadas. A seleção das variáveis de interesse e o processamento foram realizados em Python, com as bibliotecas pandas, statsmodels e scikit-learn. O Microsoft Excel foi empregado complementarmente para organização e visualização.

A variável dependente binária (y) foi criada para indicar a presença de risco em saúde mental, assumindo valor 1 se o indivíduo apresentou ao menos um dos sintomas (insônia/alteração do sono, tristeza persistente, pensamento suicida ou pânico/ansiedade) e 0 caso contrário. Esta variável representa um indicador geral de vulnerabilidade, não um diagnóstico clínico.

Oito variáveis explicativas (x) foram selecionadas, cobrindo aspectos individuais, comportamentais e socioeconômicos. A renda per capita foi tratada como quantitativa contínua, e o número de pessoas no domicílio como quantitativa discreta. As demais variáveis foram classificadas como qualitativas nominais ou ordinais (Bonafini, 2019).

O tratamento da base incluiu a padronização da variável número de pessoas no domicílio (quest24) e a remoção de valores extremos. Variáveis categóricas foram reagrupadas e recodificadas para formato binário (consumo = 1; não consumo = 0 para álcool e tabaco). A atividade física foi reorganizada em Não, Esporádico e Regular, e a presença de filhos dicotomizada em 0 e 1+.

Para mitigar multicolinearidade, as variáveis categóricas foram transformadas em “dummies”, excluindo a categoria de referência (Fávero e Belfiore, 2024). As referências foram: sexo feminino, não consumo de álcool e tabaco, ausência de filhos e prática esporádica de atividade física. O diagnóstico de multicolinearidade, via Variance Inflation Factor (VIF), indicou estabilidade do modelo, com todos os valores abaixo de 5,4.

A regressão logística binária foi empregada para a especificação do modelo, dada a natureza dicotômica da variável dependente. Esta técnica, parte dos Modelos Lineares Generalizados (GLM), estima a probabilidade de ocorrência de um evento a partir de variáveis explicativas (Bruce e Bruce, 2019). A relação é expressa pelo logito (Z), uma combinação linear das variáveis explicativas e seus coeficientes: Z = α + β1.X1i + β2.X2i + … + βk.Xki. A estimação dos parâmetros foi realizada pelo método da máxima verossimilhança (Kleinbaum e Klein, 2010).

Para o refinamento do modelo, utilizou-se o procedimento “stepwise” com eliminação retroativa. Este método remove iterativamente variáveis não significativas (p-valor > 0,05) até que apenas as significativas permaneçam (Hair et al., 2009). A variável de estrutura de contribuição familiar (quest22) e a categoria ‘não prática de atividade física’ foram removidas por falta de significância estatística.

A avaliação do modelo envolveu a definição de três pontos de corte (0,3; 0,5 e 0,7) para classificar as probabilidades estimadas. Para cada ponto, construiu-se uma matriz de classificação, comparando valores observados e previstos para identificar acertos e erros (Hair et al., 2009). Com base nisso, calcularam-se métricas de desempenho como acurácia, sensibilidade e especificidade.

Adicionalmente, a curva “Receiver Operating Characteristic” (ROC) foi construída e a área sob a curva (AUC) calculada para avaliar a capacidade discriminatória do modelo (Bruce e Bruce, 2019). O coeficiente de Gini também foi obtido. Por fim, os coeficientes estimados foram transformados em razões de chances “odds ratios”, permitindo interpretar o efeito das variáveis explicativas sobre a probabilidade de ocorrência do evento.

3. Resultados e Discussão

A análise dos dados iniciou-se com estatísticas descritivas, visando caracterizar a amostra de estudantes ingressantes em uma universidade pública brasileira no período de 2022 a 2024. A base de dados final, após a exclusão de registros com dados ausentes, totalizou 7.809 observações. Essa etapa preliminar foi crucial para compreender a distribuição das variáveis antes da aplicação do modelo de regressão logística, fornecendo um panorama inicial dos fatores comportamentais e socioeconômicos dos participantes.

Em relação à variável dependente, que indicava o risco em saúde mental, observou-se uma distribuição relativamente equilibrada na amostra. Aproximadamente 52,81% dos estudantes foram classificados como em risco, enquanto 47,19% não apresentaram risco. Essa proporção indica que o fenômeno de interesse está presente em uma parcela significativa da população estudada, sem um desbalanceamento severo entre as classes, o que é favorável para a modelagem estatística subsequente.

O perfil demográfico dos estudantes revelou uma predominância do sexo feminino, que representou 62,84% da amostra, enquanto os indivíduos do sexo masculino corresponderam a 37,16%. Essa característica da amostra é relevante para a interpretação dos resultados, especialmente no que tange à associação entre gênero e risco em saúde mental, um aspecto frequentemente abordado na literatura sobre saúde universitária.

No que se refere aos comportamentos analisados, o consumo de álcool apresentou uma distribuição quase equitativa, com 54,16% dos estudantes indicando consumo e 45,84% não consumindo. Em contraste, o consumo de tabaco foi menos prevalente, com 90,09% dos estudantes declarando não consumir essa substância e apenas 9,91% afirmando o consumo. Esses dados comportamentais são cruciais para entender os padrões de hábitos de vida na população universitária.

A prática de atividade física também demonstrou padrões variados entre os estudantes. Verificou-se que 37,57% dos participantes praticavam atividades de forma regular, o que é um indicador positivo de hábitos saudáveis. Contudo, uma parcela considerável, 33,87%, declarou não praticar nenhuma atividade física, e 28,56% realizavam atividades de forma esporádica, evidenciando a necessidade de incentivo à prática regular.

A estrutura familiar dos estudantes mostrou que a grande maioria, 96,38%, não possuía filhos, enquanto 3,62% indicaram ter ao menos um filho. Para as variáveis quantitativas, a renda per capita média dos estudantes foi de 1,46 salário-mínimo, com desvio-padrão de 1,03, e o número médio de pessoas no domicílio foi de 3,42, com desvio-padrão de 1,15. Esses valores indicam uma heterogeneidade nas condições socioeconômicas e de composição familiar dos participantes.

Em síntese, a análise descritiva revelou uma amostra majoritariamente jovem, com predominância feminina e baixa incidência de filhos. As condições de renda e composição domiciliar apresentaram variação, e foram identificados diferentes padrões de comportamento em relação ao consumo de álcool, tabaco e prática de atividade física. Esses fatores são fundamentais para a compreensão do risco em saúde mental e serviram como base para a modelagem estatística, permitindo explorar as associações entre essas variáveis e o desfecho de interesse.

Para a modelagem do risco em saúde mental, empregou-se a regressão logística binária, uma técnica adequada para variáveis dependentes dicotômicas. O processo de seleção de variáveis utilizou o método “stepwise” com eliminação retroativa, que removeu iterativamente as variáveis não significativas ao nível de 5% (Hair et al., 2009). Esse procedimento resultou em um modelo mais parcimonioso e estatisticamente robusto, focando apenas nos preditores mais relevantes.

Durante a seleção, a variável relacionada à estrutura de contribuição familiar (quest22) foi excluída devido a p-valores superiores a 0,05 em suas categorias. Similarmente, a categoria ‘não prática de atividade física’ foi descartada, pois seu p-valor de 0,0735 indicou que o comportamento sedentário não diferia estatisticamente da prática esporádica em relação ao risco. A variável renda_sm também foi excluída previamente à modelagem por apresentar multicolinearidade com a renda per capita, garantindo a estabilidade do modelo.

O modelo final incluiu variáveis estatisticamente significativas (p-valor < 0,05), que foram: sexo do aluno, consumo de álcool, consumo de tabaco, prática regular de atividade física, presença de filhos, renda per capita e número de pessoas no domicílio. A inclusão dessas variáveis, transformadas em “dummies” para as categorias, permitiu a interpretação dos coeficientes em relação a uma categoria de referência, facilitando a compreensão do impacto de cada fator no risco em saúde mental.

Os resultados do modelo indicaram que fatores comportamentais e socioeconômicos estão significativamente associados ao risco em saúde mental entre estudantes universitários. Os intervalos de confiança das estimativas não incluíram o valor 1, o que reforça a consistência e a significância estatística das associações identificadas. Essa constatação sublinha a natureza multifacetada do bem-estar psicológico no ambiente acadêmico, conforme apontado por Silva et al. (2021).

Em relação ao gênero, indivíduos do sexo masculino apresentaram uma redução de aproximadamente 50,3% nas chances de risco em saúde mental, com uma razão de chances (OR) de 0,4968, em comparação com o sexo feminino, mantendo-se as demais variáveis constantes. Este achado corrobora a literatura que aponta maior prevalência de transtornos mentais comuns entre mulheres, frequentemente associada a fatores psicossociais e sobrecargas de gênero (Barros e Peixoto, 2023).

No que se refere aos comportamentos, o consumo de álcool e tabaco atuaram como fatores de risco significativos. O uso de álcool aumentou as chances de ocorrência do evento em 1,79 vezes (OR=1,79), enquanto o consumo de tabaco elevou essa chance em quase o dobro (OR=1,95). A comparação entre os dois comportamentos revelou que o consumo de tabaco apresentou um efeito mais forte sobre o risco em saúde mental do que o consumo de álcool, com uma razão de chances superior.

Essa constatação sobre o consumo de álcool e tabaco está alinhada com a literatura, que identifica uma prevalência relevante de consumo problemático de álcool entre universitários, atingindo cerca de 23,6% dos estudantes (Silva et al., 2021). A associação desses comportamentos com o risco em saúde mental reforça a necessidade de intervenções direcionadas, considerando o ambiente universitário como um contexto de vulnerabilidade.

A prática regular de atividade física, por sua vez, demonstrou ser um fator protetor. Os estudantes que praticavam atividades físicas regularmente apresentaram uma redução no risco em saúde mental, com uma razão de chances (OR) de 0,7127, em comparação com aqueles que praticavam esporadicamente. Este resultado destaca a importância de hábitos de vida saudáveis como um mecanismo de proteção contra o desenvolvimento de problemas de saúde mental, um achado consistente com estudos anteriores (Bastos et al., 2024).

Fatores estruturais e familiares também se mostraram relevantes. A presença de filhos foi associada a uma forte redução no risco em saúde mental, com uma razão de chances (OR) de 0,54. Contudo, essa interpretação deve ser feita com cautela, visto que apenas 3,62% da amostra possuía filhos, o que pode influenciar a estabilidade da estimativa. A baixa representatividade dessa categoria na amostra pode limitar a generalização desse achado.

Melhores condições socioeconômicas e de suporte familiar também atuaram como elementos de proteção. A renda per capita, com uma razão de chances (OR) de 0,9176, indicou que aumentos de uma unidade (equivalente a um salário-mínimo per capita) estavam associados à redução das chances de risco em saúde mental. Da mesma forma, o número de pessoas no domicílio, com OR de 0,909, sugeriu que um aumento na composição familiar está associado a uma diminuição do risco, indicando que o suporte familiar pode ser um fator protetor.

Para avaliar o desempenho preditivo do modelo, foram analisados diferentes pontos de corte, ou “cutoffs”, especificamente 0,3, 0,5 e 0,7. A escolha do ponto de corte de 0,5 foi adotada como critério final, por apresentar o melhor equilíbrio entre as métricas de acurácia, sensibilidade e especificidade. Essa decisão é fundamental para a aplicação prática do modelo, pois define a partir de qual probabilidade uma observação é classificada como ocorrência do evento (Fávero e Belfiore, 2024).

Com o ponto de corte de 0,5, o modelo alcançou uma acurácia de 0,612, indicando que 61,2% das classificações foram corretas. A sensibilidade foi de 0,704, o que significa que 70,4% dos estudantes em risco foram corretamente identificados. A especificidade foi de 0,509, indicando que 50,9% dos estudantes sem risco foram corretamente classificados. O modelo classificou corretamente 2.902 estudantes com risco (verdadeiros positivos) e 1.877 sem risco (verdadeiros negativos), mas também gerou 1.808 falsos positivos e 1.222 falsos negativos.

Adicionalmente, a Área Sob a Curva (AUC) foi calculada em 0,654, e o coeficiente de Gini em 0,307. A AUC é uma medida da capacidade discriminatória do modelo, onde valores mais elevados indicam maior eficácia em distinguir entre as classes. Um valor de 0,654 sugere uma capacidade discriminatória moderada, superior à ineficiência total (0,5), mas indicando que o modelo possui maior utilidade inferencial do que preditiva para casos individuais de risco (Bruce e Bruce, 2019).

Apesar da capacidade preditiva moderada, os resultados obtidos devem ser interpretados considerando a complexidade da predição de condições relacionadas à saúde mental. Estudos como o de Zhai et al. (2025), que avaliaram modelos preditivos para ansiedade e depressão em universitários, obtiveram AUCs de 0,73 e 0,76, e acurácias de 68% e 70%, respectivamente. Essa comparação reforça que a identificação de condições de saúde mental exige diferentes métricas de avaliação e que a AUC de 0,654, no presente estudo, deve ser analisada em conjunto com as demais métricas e as características do problema.

Métricas complementares, como precisão (aproximadamente 0,62) e F1-score (aproximadamente 0,66), também foram consideradas na avaliação do desempenho do modelo. Esses indicadores reforçam a capacidade do modelo em identificar padrões associados ao risco em saúde mental, destacando a influência de fatores comportamentais e socioeconômicos. A natureza multideterminada do fenômeno da saúde mental é, portanto, consistentemente evidenciada pelos achados (Silva et al., 2021).

Os resultados obtidos permitem avançar da análise estatística para a tomada de decisão no contexto institucional. A identificação de fatores comportamentais, como o consumo de álcool e tabaco, associados ao aumento do risco em saúde mental, possibilita o direcionamento de ações preventivas mais específicas. Essas ações podem focar em grupos mais expostos a esses comportamentos, promovendo um ambiente acadêmico que priorize o bem-estar psicológico dos estudantes.

A evidência de que a prática regular de atividade física atua como fator protetor sugere a necessidade de fortalecer políticas institucionais voltadas à promoção do bem-estar estudantil. Programas de prevenção e educação em saúde de caráter contínuo, incluindo oficinas e palestras sobre os riscos do uso de psicoativos, podem ser implementados. Tais iniciativas são cruciais para conscientizar os estudantes e oferecer mecanismos de enfrentamento ao estresse acadêmico, conforme preconizado por Gomes et al. (2023).

Adicionalmente, a relevância de variáveis socioeconômicas, como a renda per capita, permite identificar estudantes em maior situação de vulnerabilidade, contribuindo para a priorização de recursos e ações de apoio psicossocial. A principal contribuição do modelo reside no apoio à gestão universitária baseada em dados, permitindo a construção de estratégias preventivas mais direcionadas e o uso estratégico das informações institucionais para promover o bem-estar e prevenir riscos (Gaiotto et al., 2021).

Em síntese, os achados deste estudo demonstram que o risco em saúde mental de estudantes universitários é influenciado por uma complexa interação de fatores comportamentais e socioeconômicos. A modelagem por regressão logística binária permitiu quantificar o peso relativo de cada fator, revelando que o consumo de álcool e tabaco aumentam o risco, enquanto a prática regular de atividade física, a presença de filhos, a renda per capita e o número de pessoas no domicílio atuam como fatores protetores. Esses resultados reforçam a necessidade de abordagens integradas e políticas institucionais para promover o bem-estar psicológico e prevenir riscos entre os estudantes ingressantes, respondendo ao objetivo de analisar os determinantes do risco em saúde mental.

4. Conclusão

O presente estudo analisou os determinantes do risco em saúde mental entre estudantes ingressantes de uma universidade pública brasileira, considerando variáveis individuais, comportamentais e socioeconômicas. Verificou-se que fatores comportamentais, como o consumo de álcool e tabaco, estiveram associados a um aumento significativo da probabilidade de risco em saúde mental, sendo o tabaco um preditor mais forte. Em contraste, a prática regular de atividade física demonstrou ser um fator protetor, associada à redução do risco. Adicionalmente, identificou-se que variáveis socioeconômicas e familiares, como maior renda per capita e um número elevado de pessoas no domicílio, também atuaram como elementos de proteção, enquanto o sexo masculino apresentou menor chance de risco em comparação ao feminino. Embora o modelo de regressão logística binária tenha exibido capacidade preditiva moderada, com uma acurácia de 61,2% e AUC de 0,654, sua utilidade inferencial foi robusta, permitindo isolar e quantificar o peso relativo de cada fator de risco. A principal contribuição deste trabalho reside no fornecimento de subsídios para a gestão universitária baseada em dados, possibilitando a construção de estratégias preventivas mais direcionadas e o uso estratégico de informações institucionais para promover o bem-estar psicológico e prevenir riscos.

Contudo, o estudo possui limitações decorrentes do uso de dados de uma única instituição e de um recorte temporal específico, o que restringe a generalização dos achados. A combinação de sintomas psicológicos distintos em uma única variável dependente binária pode ter introduzido erros de classificação, justificando o desempenho preditivo moderado observado. Sugere-se que estudos futuros explorem modelos que desmembrem os sintomas psicológicos e incluam variáveis acadêmicas para aprimorar a capacidade preditiva. Recomenda-se também a replicação da abordagem metodológica em outras universidades que disponham de bases de dados semelhantes, ampliando o potencial de uso estratégico dos dados na formulação de políticas de apoio psicossocial e gestão da saúde mental no ensino superior.

Referências Bibliográficas

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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22 de outubro de 2026

Riscos Psicossociais e Saúde Mental no Trabalho em uma Instituição Bancária

A saúde mental no ambiente de trabalho é um tema de crescente relevância, impactando o desenvolvimento profissional e o bem-estar dos colaboradores. Um estudo foi realizado para identificar aspectos e situações que podem influenciar os níveis de absenteísmo em uma instituição bancária. A pesquisa envolveu 108 participantes e utilizou um questionário estruturado, baseado na versão curta do COPSOQ II de Gonçalves (2021), que continha 45 questões fechadas em escala Likert e duas perguntas abertas. Os dados foram coletados por meio de plataforma online e analisados com abordagem descritiva e quantitativa. Os resultados revelaram um cenário que indicou a necessidade de ajustes na distribuição das atividades e na percepção dos gestores sobre comportamentos e sinais de transtornos. Foram identificadas evidências importantes nas respostas abertas dos participantes. Concluiu-se que o estudo contribuiu para a promoção da percepção de um ambiente seguro para a saúde mental na organização.

Palavras-chave: Afastamentos por transtornos; Desenvolvimento profissional; Liderança operacional; Licença médica; Saúde mental.

22 de outubro de 2026

Observatório Digital da Amazônia: Ciência de Dados Aplicada à Análise de Indicadores Sociais, Econômicos, Ambientais e de Saúde

O estado do Amazonas enfrentou desafios históricos na consolidação do Sistema Único de Saúde (SUS), decorrentes de barreiras geográficas, desigualdades socioeconômicas e limitações estruturais. Descreveu-se, neste estudo, o desenvolvimento e a implementação de um geoportal de informações em saúde, concebido para apoiar o monitoramento, a avaliação e o planejamento no contexto amazônico. Adotou-se uma abordagem de estudo de caso descritivo, baseada em análise documental e dados secundários, abrangendo o mapeamento de funcionalidades, a infraestrutura técnica e as etapas de validação da ferramenta. O Portal foi desenvolvido com tecnologias abertas e integrou múltiplas bases de dados nacionais, oferecendo dashboards interativos, mapas temáticos e repositório digital de documentos. Entre os resultados, destacaram-se a visualização georreferenciada de indicadores-chave, a possibilidade de análises comparativas temporais e a utilização da plataforma na revisão de planos de saúde e no redirecionamento de ações estratégicas. O portal pode representar um avanço na governança digital e na gestão baseada em evidências, com potencial de replicabilidade para outros territórios de alta complexidade, desde que acompanhada de investimentos em infraestrutura tecnológica, capacitação profissional e articulação interinstitucional.

Palavras-chave: Amazônia; Avaliação em Saúde; Saúde Digital; Sistemas de Informação em Saúde.

22 de outubro de 2026

Aprendizado Contínuo como Fator de Crescimento Organizacional na Percepção dos Colaboradores

O impacto do aprendizado contínuo e da gestão do conhecimento no crescimento das organizações foi estudado em um cenário de globalização e constantes mudanças. O objetivo do estudo foi analisar a percepção dos colaboradores sobre a cultura de aprendizagem e sua importância para o desenvolvimento pessoal e profissional. Os dados foram obtidos por meio de uma pesquisa anônima, de abordagem quantitativa, utilizando um formulário com questões do tipo “survey” aplicado a 87 profissionais dos setores de tecnologia, saúde, educação, comércio e serviços. Os resultados indicaram que os colaboradores possuíam uma percepção positiva sobre a contribuição do aprendizado contínuo para o crescimento pessoal e organizacional, reconhecendo seus benefícios para o desenvolvimento de novas habilidades, inovação e competitividade. Contudo, observou-se que o incentivo à troca de conhecimento interno e a oferta de treinamentos práticos ainda apresentavam médias moderadas de concordância. Concluiu-se que o aprendizado contínuo contribui significativamente para o desenvolvimento individual e organizacional, sugerindo que as empresas devem desenvolver políticas estratégicas de aprendizado direcionado para novas habilidades, visando maior vantagem competitiva e inovação.

Palavras-chave: Aprendizagem contínua; Autodesenvolvimento; Crescimento organizacional; Gestão do conhecimento; Inovação.

22 de outubro de 2026

Regressão Estatística em Microrredes para Estimativa de Desempenho Operacional: Caso Campusgrid

Um modelo de regressão estatística múltipla foi proposto para estimar o desempenho operacional da microrrede CampusGrid da UNICAMP, com base em grandezas elétricas internas. A microrrede integra geração fotovoltaica, baterias e um gerador a gás. Dados do sistema de gerenciamento de energia foram coletados em intervalos de cinco minutos durante um mês. O Índice de Confiabilidade Operacional, definido como a razão entre energia atendida e demandada, foi estabelecido como variável dependente. O modelo foi ajustado para o modo de operação ilhado, avaliando o impacto da demanda, estado de carga, geração solar e energia suprida. Os resultados revelaram elevado poder explicativo, indicando que a confiabilidade operacional depende da interação entre suprimento e demanda. Observou-se que o período noturno concentrou a maior taxa de atendimento parcial, atribuída à redução da geração solar. Concluiu-se que a regressão múltipla oferece uma estrutura interpretável e útil para o monitoramento de microrredes e o apoio a estratégias de controle.

Palavras-chave: Armazenamento em baterias; Geração fotovoltaica; Índice de Confiabilidade; Operação ilhada; Sistema de Gerenciamento de Energia.

22 de outubro de 2026

Previsão da Inadimplência Agregada no Sistema Financeiro Brasileiro por Modelo Sarimax com Variáveis Macroeconômicas

A inadimplência agregada no sistema financeiro brasileiro é um indicador crucial de risco de crédito, cuja previsão é regulamentada pelas Resoluções CMN n.° 4.557/2017 e 4.966/2021 para a mensuração prospectiva de perdas esperadas. Modelou-se e previu-se a inadimplência agregada por meio do modelo SARIMAX, projetando sua trajetória até dezembro de 2026 sob cenários otimista, base e pessimista. Utilizaram-se 164 observações mensais (julho/2012 a fevereiro/2026) e variáveis macroeconômicas como desemprego, Selic, IPCA, IBC-Br e endividamento das famílias. A especificação com variáveis contemporâneas foi selecionada com base em critérios de informação e estabilidade dos coeficientes, e o diagnóstico dos resíduos confirmou adequação estatística, com MAPE de 3,12%. A inadimplência histórica variou entre 4,33% e 7,64%. A estimação identificou o desemprego (β = 0,2534; p < 0,001) e a Selic (β = 0,2128; p < 0,001) como principais determinantes positivos, com forte persistência temporal (AR(1) = 0,8965). A Selic exibiu correlação crescente com a inadimplência (r = 0,62 no lag 12), enquanto o desemprego demonstrou efeito contemporâneo (r = 0,33). As projeções indicaram inadimplência entre 6,30% e 7,98% em dezembro de 2026, com uma amplitude de 1,68 ponto percentual, evidenciando implicações diretas para o dimensionamento de provisões nas instituições financeiras. Palavras-chave: Desemprego; Modelagem preditiva; Política monetária; Provisão de perdas; Séries temporais.

22 de outubro de 2026

Fatores de Engajamento das Partes Interessadas na Transferência Internacional de Tecnologia para um Hospital Público

Este estudo descreveu os fatores críticos percebidos para o engajamento das partes interessadas na transferência internacional de tecnologia em um hospital público, com foco no planejamento. O objetivo foi descrever esses fatores condicionantes, conforme a percepção de profissionais. Realizou-se um estudo de caso único, aplicando um questionário a 25 profissionais e utilizando análise de conteúdo, complementada por tabulações descritivas. Os principais obstáculos identificados foram resistência à mudança (72%), financiamento (64%), falta de comunicação (60%) e burocracia (40%). Apenas 28% dos respondentes reconheceram a existência de ferramentas adequadas para gestão de stakeholders, enquanto 48% negaram e 24% não souberam informar. Cruzamentos exploratórios indicaram variações na avaliação de influência conforme o tempo de atuação, mas não estabeleceram relações causais. A falta de engajamento foi associada a atrasos, baixa adesão, desperdício de recursos, falhas de comunicação, comprometimento da absorção de conhecimento e riscos à segurança do paciente. As conclusões restringiram-se às percepções do grupo pesquisado e fundamentaram recomendações preliminares para comunicação e coordenação intersetorial.

Palavras-chave: Estudo de caso; Gestão de projetos; Inovação em saúde; Partes interessadas; Setor público.

22 de outubro de 2026

Combate às Perdas Comerciais de Energia Elétrica Utilizando Modelo de Séries Temporais

As perdas comerciais de energia elétrica representaram um dos principais desafios para as distribuidoras, impactando diretamente a sustentabilidade econômica e a qualidade do fornecimento. Avaliou-se a eficiência de modelos de séries temporais, com foco em técnicas de suavização exponencial, na previsão do consumo faturado de unidades consumidoras, para apoiar a identificação de desvios associados a perdas não técnicas. Utilizaram-se dados históricos de consumo mensal de uma distribuidora de energia elétrica no Brasil, segmentados por perfis de comportamento (estacionariedade, tendência e sazonalidade). Aplicaram-se modelos de suavização exponencial simples, Holt e Holt-Winters (aditivo e multiplicativo), comparados a uma média móvel tradicional. O erro percentual absoluto médio (MAPE) foi o critério de avaliação. Adicionalmente, empregou-se a abordagem ETS para seleção automática do modelo e testes de diagnóstico dos resíduos, como Ljung-Box e análise da função de autocorrelação. Os resultados demonstraram que modelos mais robustos apresentaram maior capacidade de adaptação às características das séries e menor erro, com destaque para o desempenho superior em cenários com tendência. Para séries sazonais, o modelo ETS mostrou maior capacidade de adaptação a transições. Concluiu-se que a utilização de modelos de séries temporais mais estruturados contribuiu significativamente para a melhoria da acurácia das previsões e ofereceu suporte analítico relevante para a identificação de perdas comerciais e otimização de processos operacionais e comerciais no setor elétrico.

Palavras-chave: Distribuição de energia; MAPE; Otimização; Previsão de consumo; Suavização exponencial.

Economia

19 de outubro de 2026

Fim da escala 6×1: o que os números permitem concluir?

Após promulgação do fim da escala 6×1, debate sobre a jornada menor passa à implementação e exige distinguir benefícios sociais de custos econômicos O fim da escala 6×1 passou da discussão legislativa para uma mudança constitucional no Brasil. Em 16 de outubro de 2026, o Congresso Nacional promulgou a emenda constitucional nº 141/2026, originada da Proposta […]

Inteligência Artificial

16 de outubro de 2026

Por que estudar se existe IA?

Quando respostas se tornam fáceis, aprender passa a significar mais do que chegar até elas Por que eu preciso aprender isso se posso perguntar para uma inteligência artificial? Esse tipo de pergunta acompanha a educação há décadas. Por que aprender uma operação se existe calculadora? Por que memorizar uma informação se ela pode ser encontrada […]

Gestão Tributária

15 de outubro de 2026

Pink tax e o gênero do preço

Como os diferentes tratamentos mercadológicos a homens e mulheres são incorporados pela tributação do consumo Imagine uma prateleira na qual duas lâminas de barbear da mesma marca e destinadas à mesma finalidade estão expostas lado a lado: uma tem embalagem escura e promete força, precisão e eficiência; a outra vem em tons de rosa ou […]

Saúde

13 de outubro de 2026

O elo perdido da transformação da saúde

Por que inovar não basta para provocar mudanças nas organizações e nos sistemas de saúde A transformação digital consolidou-se como prioridade estratégica para os sistemas de saúde em todo o mundo. Prontuários eletrônicos, inteligência artificial, telemedicina, monitoramento remoto e análise de dados passaram a integrar a agenda estratégica de governos e organizações de saúde. Paradoxalmente, […]

Marketing

09 de outubro de 2026

Bitcoin ou pets: o que a Inteligência Artificial não veria

Um caso real de consumer intelligence mostra o que fica fora do briefing Há alguns anos, uma seguradora americana contratou uma empresa especializada em consumer intelligence para responder a três perguntas: A seguradora também avaliava lançar seguros pagos em bitcoin. Na época, o processo de trabalho da consultoria funcionava assim: o analista criava uma query […]

Gestão Escolar

06 de outubro de 2026

A escola não é um cassino: quando figurinhas viram moeda no pátio

Por que, para determinados estudantes, a escola consegue oferecer tão poucas experiências de conquista? A Copa do Mundo acabou. O Brasil deixou a competição, vieram as férias escolares, a final foi disputada e o calendário do futebol seguiu adiante. Seria razoável imaginar que, com o fim do torneio e o retorno às aulas, também começasse […]

Transição Energética

30 de setembro de 2026

Energias renováveis: a vantagem brasileira

Brasil precisa investir na capacidade de transformar recursos naturais em inovação, produtividade e desenvolvimento Falar sobre energia é falar sobre desenvolvimento. Por trás da indústria, dos transportes, dos serviços, das cidades e, cada vez mais, da inteligência artificial, existe uma infraestrutura energética que sustenta a economia. Compreender a matriz energética de um país é compreender […]

Análise De Dados

30 de setembro de 2026

Quando o dado muda, a realidade mudou?

Análise de quase 20 milhões de vínculos-ano docentes entre 2020 e 2025 mostra como mudanças na composição da população e na produção dos registros podem alterar a interpretação de série histórica Entre 2020 e 2025, o número de vínculos formais de trabalho docente identificados na RAIS (Relação Anual de Informações Sociais), do Ministério do Trabalho, […]

Inteligência Artificial

28 de setembro de 2026

Inteligência artificial e as trends

Por que tantas pessoas aderem às brincadeiras com o ChatGPT? Nunca fui a pessoa da trend. Continuo não sendo. Algumas passam pela minha timeline, vejo, acho interessante mas não a ponto de experimentar. Foi assim, inclusive, com algumas ondas recentes de imagens feitas por inteligência artificial, como a trend dos anos 80, aquela que nos […]

Gestão Tributária

01 de setembro de 2026

Reforma tributária e planejamento patrimonial no campo

Eficiência para gerenciar os impostos facilita a governança e permite organizar a sucessão familiar A organização patrimonial rural virou uma medida estratégica diante da reforma tributária no Brasil, que entrou em vigor neste ano. O planejamento das atividades e da gestão do patrimônio rural, por meio de ferramentas como a transição da Pessoa Física para […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inteligência Artificial

05 de agosto de 2026

Dentro da empresa e fora do radar: os riscos da Shadow AI

Segundo a Microsoft, 75% dos profissionais já utilizam inteligência artificial no trabalho sem homologação da empresa O uso da inteligência artificial generativa já faz parte da rotina corporativa. Ferramentas como ChatGPT, Copilot e outras plataformas ajudam profissionais a produzir textos, analisar dados, criar apresentações e acelerar tarefas em praticamente todos os setores. Mas esse avanço […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Estrategia

02 de julho de 2026

O futuro como competência

Interesse acadêmico reforça a projeção de cenários como ferramenta essencial para a tomada de decisões Enquanto algumas empresas ainda tentam acertar o próximo passo, outras já trabalham com múltiplos futuros possíveis — e se preparam para todos eles. Mas afinal, o que significa “pensar o futuro”? É tendência, é estratégia ou uma nova competência que […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

Tecnologia

21 de maio de 2026

Corredor Agro SP: inovação, articulação institucional e futuro

Pecege comanda operação executiva das atividades do ecossistema de 400 km que ficou conhecido como Vale do Silício do agro brasileiro Em 2025, além de assumir a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba, o Instituto Pecege também foi designado para comandar a operação executiva das atividades do Corredor de Inovação Agropecuária do Estado, o chamado […]

Educação

27 de abril de 2026

Como transformar um TCC em negócio

Nova gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba oferece consultoria a egressos de MBAs O novo diretor de projetos do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, costuma dizer que uma das maiores recompensas que já teve na vida foi ver seus orientandos do MBA USP/Esalq estruturarem empresas a partir de seus trabalhos de conclusão de […]

Tecnologia

20 de março de 2026

O repertório humano na era da IA

Pensamento crítico e criatividade são insubstituíveis no trabalho do profissional de marketing A Inteligência Artificial (IA) é capaz de feitos incríveis, mas ainda não possui a capacidade de julgamento, empatia, intuição e criatividade estratégica necessárias para fazer o trabalho de um bom profissional de marketing. Nessa área, é importante saber usar a ferramenta para automatizar […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

23 de fevereiro de 2026

ESG como estratégia de crescimento em uma cooperativa do RS

Santa Clara equilibra responsabilidade social e ambiental com inovação Fundada em 1911 por imigrantes italianos em Carlos Barbosa, na serra gaúcha, a Cooperativa Santa Clara é um exemplo de que é possível equilibrar o crescimento econômico com a responsabilidade social e ambiental. De uma pequena empresa de produção de queijos, a organização evoluiu para um […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

22 de janeiro de 2026

Brasil livre de febre aftosa: o que muda para a carne brasileira?

Com um rebanho de mais de 200 milhões de cabeças de gado, o país é atualmente o líder em exportações O Brasil recebeu recentemente, pela primeira vez, a certificação de país livre de febre aftosa sem vacinação, conferida pela Organização Mundial de Saúde Animal (OMSA). O selo fortalece a posição do país como fornecedor de carne confiável para o […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

09 de dezembro de 2025

Inovação: o novo ciclo do Parque Tecnológico de Piracicaba

Instituto Pecege assume a gestão apostando na criação de novos negócios A partir de 2026, o Instituto Pecege assumirá a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP). Entre suas responsabilidades estarão a administração, operação, manutenção e expansão do parque, além do fomento de atividades de inovação, empreendedorismo e ciência e tecnologia. A escolha foi feita […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

06 de julho de 2026

Arquitetura de Grande Porte: Gestão de Mudanças DSR-SCRUM

Mônica Alessandra Guerios; Maria do Carmo Assis Todorov Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. A arquitetura e o urbanismo configuram-se como bases imprescindíveis em um espaço urbano cada vez mais complexo e desafiador, onde a intrínseca conexão entre questões sociais, ambientais e tecnológicas […]