[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-122433-pt":3,"doc-seo-122433-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},122433,962085570644,"Evangeline","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d",31,"Saúde e Cuidados","Machine Learning como ferramenta de apoio à prevenção - identificação de níveis de ansiedade","A pandemia COVID-19, com início em Portugal em 2020, gerou impactos relevantes na saúde pública e na saúde mental. A investigação avalia, com base em Machine Learning, a previsão dos níveis de ansiedade em estudantes e trabalhadores portugueses, analisando simultaneamente o efeito do período pandémico nesses níveis. O estudo recorre a uma Revisão Sistemática da Literatura e a técnicas de análise de dados com algoritmos de Machine Learning, incluindo árvores de decisão. Com 597 respostas válidas obtidas por questionário online, são construídos dois modelos e selecionadas variáveis preditoras, permitindo identificar perfis mais suscetíveis ao agravamento da ansiedade.","Machine Learning como ferramenta de apoio à prevenção: identificação de níveis de ansiedade  \nCarolina Micaela Domingos Marques  \nMestrado em Métodos Analíticos para Gestão  \nOrientadora:  \nDoutora Catarina Ferreira da Silva, Professora Associada com Agregação ISCTE- Instituto Universitário de Lisboa  \nCo-Orientadora:  \nDoutora Carla Moleiro, Professora Associada ISCTE- Instituto Universitário de Lisboa  \nNovembro, 2022  \nDepartamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia  \nMachine Learning como ferramenta de apoio à prevenção: identificação de níveis de ansiedade  \nCarolina Micaela Domingos Marques  \nMestrado em Métodos Analíticos para Gestão  \nOrientadora:  \nDoutora Catarina Ferreira da Silva, Professora Associada com Agregação ISCTE- Instituto Universitário de Lisboa  \nCo-Orientadora:  \nDoutora Carla Moleiro, Professora Associada ISCTE- Instituto Universitário de Lisboa  \nNovembro, 2022  \nMachine Learning como ferramenta deapoio à prevenção: identificaçãodeníveis deansiedade  \nAgradecimentos  \nDurante a elaboração da presente dissertação foram diversas as pessoas que estiveram, direta ouindiretamente, presentes e às quais quero expressar o meu profundo agradecimento:  \nPrimeiramente, às minhas orientadoras, Professora Catarina Ferreira da Silva e Professora Carla Moleiro, por toda a sua orientação, paciência, disponibilidade e voto de confiança. Sem o vosso apoionão teria conseguido alcançar esta meta.  \nÀ Genesis Studio, em particular, ao Luís e à Isabel, por todo o incentivo, disponibilidade e abertura. Por me ensinarem a ver o “Mundo dos dados” nas várias perspetivas e realidades. Por todo o tempo facultado para a concretização desta dissertação.  \nAo Professor Raul Laureano, por ter sido um ótimo diretor de curso. Por toda a disponibilidade, acompanhamento e conselhos. Por ter sido um elemento fulcral em todo o percurso académico.  \nAos meus pais, por nunca me deixarem desistir dos meus sonhos. Tudo o que tenho e sou hoje, devo-vos a vocês. Obrigada por me proporcionarem a oportunidade de poder estudar no curso e cidade que sempre desejei, sei que foi necessário um esforço imensurável de ambos. Agradeço-vos por me ensinarem que com esforço e dedicação é possível alcançar qualquer objetivo e por serem um exemplo a seguir. Um obrigada nunca vai chegar para demonstrar a gratidão que tenho por tudo aquilo que fizeram e fazem por mim.  \nÀ minha irmã, por me apoiar e ouvir em todos os momentos, tanto na realização desta dissertação como na vida. Por seres o meu lado mais descontraído e leve. Por carregares as minhas vitórias como tuas.  \nAo Bernardo, por ser o melhor companheiro. Por todo o apoio incondicional que deste narealização deste projeto. Por seres o meu equilíbrio e me mostrares o lado bom da vida.  \nÀ minha familia e amigos, por acreditarem sempre em mim.  \nAo ISCTE-IUL, por ter sido a minha casa durante estes dois anos. Por me proporcionar boasamizades e momentos. À equipa de basquetebol desta Instituição por me ter acolhido e pelo companheirismo.  \nA todos os que mencionei o meu sincero “Obrigada”.  \nMachine Learning como ferramenta deapoio à prevenção: identificaçãodeníveis deansiedade  \nResumo  \nA pandemia COVID-19, que surgiu em Portugal no ano 2020, teve um impacto a nível mundial quer em termos de saúde pública, por se tratar de uma doença infeciosa de trato respiratório, como em termos de saúde mental. Posto isto, devido à crescente evolução da utilização de Machine Learning em problemas da vida real, é questionada a eficácia da utilização desta ferramenta na aplicação ao estudoda saúde mental, no caso concreto da previsão de níveis de ansiedade num determinado período, apandemia.  \nNeste sentido, esta investigação avalia a previsão, através de Machine Learning, de níveis deansiedade de estudantes e trabalhadores/as portugueses/as e o impacto que a pandemia teve nasaúde mental dos mesmos.  \nO presente estudo foi suportado por uma Revisão Sistemática da Literatura e por técnicas deanálise de dados ","cbCaiq9hIjSU0LSV","https://ap.wps.com/l/cbCaiq9hIjSU0LSV","pdf",5840192,1,113,"Portuguese","pt",112,"# Agradecimentos\n# Resumo\n# Abstract","[{\"question\":\"Qual é o objetivo central da investigação sobre Machine Learning e ansiedade?\",\"answer\":\"Avaliar a previsão dos níveis de ansiedade em estudantes e trabalhadores portugueses e analisar o impacto da pandemia nesses níveis.\"},{\"question\":\"Que base metodológica e técnicas são usadas no estudo?\",\"answer\":\"O estudo utiliza uma Revisão Sistemática da Literatura e técnicas de análise de dados com algoritmos de Machine Learning, nomeadamente árvores de decisão.\"},{\"question\":\"Como foram recolhidos os dados e quantas pessoas participaram na análise?\",\"answer\":\"Os dados foram recolhidos por questionário online, com 597 pessoas elegíveis para integrar a análise.\"}]","Machine Learning como ferramenta de apoio à prevenção - identificação de níveis de ansiedade | PDF",1785810617,174,{"code":4,"msg":31,"data":32},"ok",{"site_id":24,"language":23,"slug":33,"title":13,"keywords":34,"description":14,"schema_data":35,"social_meta":87,"head_meta":89,"extra_data":91,"updated_unix":28},"machine-learning-as-a-support-tool-for-prevention-identification-of-anxiety-levels","",{"@graph":36,"@context":86},[37,54,69],{"@type":38,"itemListElement":39},"BreadcrumbList",[40,44,48,51],{"item":41,"name":42,"@type":43,"position":20},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":45,"name":46,"@type":43,"position":47},"https://docshare.wps.com/pt/document/","Document",2,{"item":49,"name":12,"@type":43,"position":50},"https://docshare.wps.com/pt/document/saúde-e-cuidados/",3,{"item":52,"name":13,"@type":43,"position":53},"https://docshare.wps.com/pt/document/machine-learning-as-a-support-tool-for-prevention-identification-of-anxiety-levels/122433/",4,{"url":52,"name":13,"@type":55,"author":56,"headline":13,"publisher":58,"fileFormat":61,"inLanguage":23,"description":14,"dateModified":62,"datePublished":63,"encodingFormat":61,"isAccessibleForFree":64,"interactionStatistic":65},"DigitalDocument",{"name":9,"@type":57},"Person",{"url":41,"name":59,"@type":60},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-08-10","2026-08-04",true,{"@type":66,"interactionType":67,"userInteractionCount":20},"InteractionCounter",{"@type":68},"ViewAction",{"@type":70,"mainEntity":71},"FAQPage",[72,78,82],{"name":73,"@type":74,"acceptedAnswer":75},"Qual é o objetivo central da investigação sobre Machine Learning e ansiedade?","Question",{"text":76,"@type":77},"Avaliar a previsão dos níveis de ansiedade em estudantes e trabalhadores portugueses e analisar o impacto da pandemia nesses níveis.","Answer",{"name":79,"@type":74,"acceptedAnswer":80},"Que base metodológica e técnicas são usadas no estudo?",{"text":81,"@type":77},"O estudo utiliza uma Revisão Sistemática da Literatura e técnicas de análise de dados com algoritmos de Machine Learning, nomeadamente árvores de decisão.",{"name":83,"@type":74,"acceptedAnswer":84},"Como foram recolhidos os dados e quantas pessoas participaram na análise?",{"text":85,"@type":77},"Os dados foram recolhidos por questionário online, com 597 pessoas elegíveis para integrar a análise.","https://schema.org",{"og:url":52,"og:type":88,"og:title":13,"og:site_name":59,"og:description":14},"article",{"robots":90,"canonical":52},"index,follow",{"doc_id":7,"site_id":24},{"code":4,"msg":5,"data":93},[94,99,103,107,111,115,119,123,127,129],{"id":95,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":96,"show_sort_weight":97,"slug":98},26,"Contos e Romances",60,"story-novel",{"id":100,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":101,"show_sort_weight":97,"slug":102},46,"Estilo de Vida","lifestyle",{"id":104,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":105,"show_sort_weight":97,"slug":106},28,"Exames","exam",{"id":108,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":109,"show_sort_weight":97,"slug":110},47,"Geral","general",{"id":112,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":113,"show_sort_weight":97,"slug":114},29,"Histórias em Quadrinhos","comic",{"id":116,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":117,"show_sort_weight":97,"slug":118},27,"Literatura","literature",{"id":120,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":121,"show_sort_weight":97,"slug":122},32,"Pesquisa e Relatórios","research-report",{"id":124,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":125,"show_sort_weight":97,"slug":126},33,"Religião e Espiritualidade","religion-spirituality",{"id":11,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":12,"show_sort_weight":97,"slug":128},"healthcare",{"id":130,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":131,"show_sort_weight":97,"slug":132},45,"Tecnologia","technology"]