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O suicídio tem sido um fenômeno recorrente e presente no cotidiano de toda a população, configurando-se como um grave problema de saúde pública. Estima-se que ocorram cerca de 700 mil óbitos por suicídio a cada ano, o que representa uma morte autoprovocada a cada 40 segundos ( World Health Organization [WHO], 2019 ). No Brasil, as mortes por autoextermínio aumentaram 220,85% entre 1979 e 2015, e o número de óbitos/100 mil habitantes subiu de 4,3 em 2000 para 5,2 no período de 15 anos ( Almeida et al., 2020 ). Em face destes dados alarmantes, esforços voltados a prevenção desse fenômeno vêm sendo empreendidos, buscando envolver diferentes setores da sociedade: governos, gestores, profissionais e população.
A respeito da participação popular na prevenção do suicídio, uma das estratégias mais utilizadas é a denominada gatekeeper, sobretudo em países como os Estados Unidos, Austrália e Japão. Gatekeepers, “guardiões” ou “porteiros”, em tradução livre, são indivíduos que não são necessariamente profissionais de saúde mental, mas podem ser treinados para serem capazes de identificar pessoas com comportamentos suicidas e encaminhá-las para os serviços apropriados ( Hawgood et al., 2021 : Morton et al., 2021 ). No contexto brasileiro, embora o termo gatekeeper não seja tão utilizado, pode-se observar ações de prevenção do suicídio com propostas semelhantes, como é o caso do trabalho do Centro de Valorização da Vida (CVV), que realiza mais de 3 milhões de atendimentos anuais, com o apoio de cerca de 3.500 voluntários que oferecem um serviço de escuta gratuito ( CVV, 2023 ).
Considerando a relevância de estratégias do tipo gatekeeper para a prevenção do suicídio, estudos têm investigado o que pode motivar os indivíduos a atuarem como guardiões. Nessa direção, diferentes pesquisas têm indicado, de modo consistente, que as crenças de auto-eficácia para intervir são um dos principais fatores que podem impactar a decisão de um indivíduo para auxiliar uma pessoa em risco de suicídio ( Burnette et al., 2015 : Hawgood et al., 2021 ; Morton et al., 2021 ). A autoeficácia pode ser definida como a crença de um indivíduo em suas capacidades para reunir os recursos cognitivos, motivacionais, afetivos e comportamentais necessários para alcançar um objetivo, lidar com uma determinada situação ou desempenhar uma tarefa ( Bandura, 1977 ). No contexto específico que envolve a problemática do suicídio, compreende-se que a autoeficácia para intervir refere-se às crenças que uma pessoa possui em relação à sua capacidade de identificar, intervir, cuidar e fornecer o encaminhamento adequado para um indivíduo em risco de suicídio ( Burnette et al., 2015 ; Morton et al., 2021 ). Assim, supõe-se que uma crença elevada na capacidade de intervir, poderia motivar os indivíduos a persistirem em seus esforços para auxiliar alguém em risco de suicídio, ainda que esta seja uma situação desafiadora.
Com base nessa premissa, alguns programas de treinamento para gatekeepers incluem entre seus objetivos aumentar a autoeficácia dos indivíduos para lidarem com situações de risco ( Muehlenkamp & Quinn-Lee, 2021 ), contudo, os resultados a respeito da efetividade de tais programas para aumentar a autoeficácia são controversos. Uma das razões para isso, está relacionada à qualidade das medidas adotadas, uma vez que se observa que, na maioria dos casos, os programas utilizam medidas que variam em termos de qualidade e adequabilidade a depender do público que está passando pela intervenção ( Morton et al., 2021 ; Yonemoto et al., 2019 ). O instrumento desenvolvido por Douglas e Morris (2015) , por exemplo, intitulado Counselor Suicide Assessment Efficacy Survey (CSAES), foi projetado para medir a autoeficácia do conselheiro na avaliação e intervenção em situações de risco de suicídio. Embora esse instrumento apresente fortes evidências de validade e confiabilidade, é voltado para um público específico, não sendo adequado para uso com a população geral.
Na tentativa de preencher as lacunas mencionadas, Morita et al. (2015) desenvolveram a Gatekeeper Self-Efficacy Scale (GKSES), um instrumento que avalia a autoeficácia de pessoas da população em geral para intervir em situações de risco de suicídio. A GKSES foi construída com base em habilidades básicas que os gatekeepers devem possuir: (a) ter um conhecimento básico sobre suicídio; (b) ser capaz de identificar os fatores de risco para o suicídio; (c) ouvir de forma empática pessoas em risco de suicídio; (d) ser capaz de conectar pessoas às fontes adequadas de ajuda ( WHO, 2012 ; 2018 ). Validada com uma amostra japonesa, a GKSES apresentou uma estrutura unifatorial e evidências de validade de conteúdo, fatorial, convergente e discriminante. A GKSES se correlacionou de forma positiva com a prontidão para ajudar pessoas em risco de suicídio e foi capaz de discriminar indivíduos que haviam recebido treinamento sobre o suicídio daqueles que não receberam. Ademais, o instrumento apresentou índices adequados de confiabilidade (α=0,94) ( Morita et al., 2015 ). Desse modo, a GKSES tem se mostrado útil para avaliar as habilidades de gatekeeper da população geral, investigar a efetividade de programas interventivos, bem como para comparar diferentes grupos populacionais ( Takahashi et al., 2021 ).
Em uma pesquisa mais recente Takahashi et al. (2021) avaliaram novamente as propriedades psicométricas da GKSES e sua aplicabilidade para o público geral, verificando sua adequação. Apesar dessa escala ter se mostrado um instrumento simples, de fácil aplicação e com propriedades psicométricas adequadas, seus indicadores de validade e precisão foram investigados, até o momento, apenas em amostras japonesas fazendo-se, portanto, necessário avaliar sua adequação para uso em outros contextos. Esta necessidade levou Takahashi et al. (2021) a traduzirem o instrumento para o inglês, de modo a possibilitar que pesquisadores de outras regiões tivessem acesso ao mesmo.
Dada a relevância que a autoeficácia para intervir pode assumir em programas de intervenção para a prevenção do suicídio, além da atual lacuna de instrumentos voltados para a sociedade geral que avaliem esse construto, o objetivo do presente trabalho foi adaptar para o cenário brasileiro a Gatekeeper Self-Efficacy Scale, versão em inglês ( Takahashi et al., 2021 ), bem como avaliar as suas propriedades psicométricas. Para alcançar esse objetivo, dois estudos foram realizados: o primeiro buscou reunir evidências de validade de conteúdo para o instrumento, a partir da avaliação de experts e da população-alvo; já o segundo verificou as evidências de validade baseada na estrutura interna e nas relações com medidas externas, e ainda avaliou os indicadores de precisão da medida.
Estudo 1: Tradução, adaptação e evidências de validade de conteúdo da GKSES
Método
Delineamento
Este é um estudo quantitativo, descritivo e transversal de adaptação transcultural da Gatekeeper Self-Efficacy Scale (GKSES), versão em inglês, no qual seguiu-se o esquema metodológico proposto por Borsa et al. (2012) , composto pelas seguintes etapas: 1. tradução para o idioma alvo, 2. síntese das versões traduzidas, 3. avaliação da síntese por experts, 4. avaliação pelo público-alvo, 5.tradução reversa, 6. estudo-piloto. Neste estudo serão apresentados os resultados das etapas 1 a 5, enquanto a etapa 6, será apresentada no Estudo 2.
De maneira pontual, para transcorrer o processo de tradução e adaptação, inicialmente foi solicitada a autorização do autor da versão original, bem como da autora da versão inglesa, via e-mail, para uso do instrumento. Após resposta favorável, a escala foi traduzida do inglês para o português, de maneira independente, por dois tradutores bilíngues. De posse das duas traduções, uma versão preliminar foi sintetizada por três dos autores desse artigo, na qual buscou-se combinar os melhores aspectos de cada tradução, bem como fazer as adaptações consideradas necessárias para o contexto brasileiro. Realizada a síntese, esta versão foi submetida ao comitê de juízes; e, em seguida, à avaliação pelo público-alvo. Por fim, após considerar as sugestões dos juízes e do público-alvo, foi elaborada uma nova versão que foi submetida à tradução reversa por um tradutor independente. Todos os itens que obtiveram qualquer modificação em relação à escala original foram enviados para os autores seguidos de explicação para uma possível modificação. De modo específico, foi enviado por e-mail um arquivo em Word para os criadores do instrumento, com a versão original e a versão retrotraduzida, acompanhada da explicação para cada alteração realizada. Os criadores deveriam, então, apontar, no mesmo arquivo, se concordavam ou não com a modificação, justificando sua resposta.
Participantes
O presente estudo contou com a participação de três grupos: 1. tradutores independentes, 2. juízes especialistas e 3. pessoas da população-alvo. Os tradutores foram 2 indivíduos do sexo masculino, com fluência comprovada na língua inglesa. O grupo de juízes especialistas foi composto por 4 profissionais da psicologia, sendo 3 mulheres, com idades variando de 28 a 45 anos, todos possuíam título de mestre ou doutor, e estavam vinculados à área da avaliação psicológica e da suicidologia. Ainda se contou com 14 participantes da população geral (11 deles do gênero feminino), com idades entre 19 e 49 anos ( M =25,05; DP =8,14), e escolaridade entre Ensino Fundamental Completo e Pós-Graduação.
Instrumentos
Gatekeeper Self-Efficacy Scale (GKSES). Esta escala foi desenvolvida por Morita et al. (2015) , com objetivo de avaliar a autoeficácia para intervir em situações de risco de suicídio em pessoas da população geral. A GKSES é composta por 9 itens que buscam contemplar as quatro habilidades esperadas de um gatekeeper. As respostas são fornecidas em uma escala do tipo Likert de 7 pontos (1 = nenhum pouco confiante; 7 = extremamente confiante) e o seu score é obtido calculando-se o somatório das respostas de todos os itens. Estudos de validação do instrumento original indicaram que a escala apresentou uma solução unifatorial e consistência interna ( alpha de Cronbach) de 0,94. Análises de validade convergente indicaram correlações baixas e moderadas com as subescalas da Attitude Toward Suicide Scale (ATTS) ( r de Pearson entre 0,19 e −0,29, p <0,05). Posteriormente, Takahashi et al. (2021) revalidaram o instrumento em uma nova amostra da sociedade japonesa e encontraram resultados similares aos de Morita et al. (2015) .
Protocolo de Avaliação para os Especialistas. Seguindo as recomendações de Hernández-Nieto (2002) , o protocolo direcionado à especialistas na área buscou avaliar os itens da escala em relação a: clareza, quão clara e compreensível estava a sentença; pertinência, se representava o construto que se quer avaliar; e a relevância, quão importante é o item para a medida. Todos os itens foram avaliados em relação aos três aspectos mencionados, a partir de uma escala do tipo Likert que variou de 1 (nada claro/pertinente/relevante) a 5 (totalmente claro/pertinente/relevante).
Protocolo de Avaliação para a Populaçãoalvo. Construído pela equipe de pesquisa e direcionando a população-alvo, os participantes deveriam avaliar os itens quanto à clareza da linguagem (1=nada clara a 5=totalmente clara), adequação da linguagem para a população-alvo (1=nada adequada a 5=totalmente adequada), e compreensão do item (1=não entendi a 5 = entendi completamente). Ademais, deveriam indicar se o item precisava de modificações para ser mais bem compreendido.
Procedimentos
Todo o estudo foi conduzido respeitando os preceitos éticos recomendados pela resolução 510/2016 do Conselho Nacional de Saúde (CNS) ( Brasil, 2016 ). O projeto de pesquisa foi aprovado por um Comitê de Ética em Pesquisas (CEP), sob o número CAAE: [ informação suprimida para a avaliação por pares ].
Análise de Dados
A análise dos dados foi conduzida no software Microsoft Excel. Para avaliar a concordância entre os juízes e a população-alvo, utilizou-se o Coeficiente de Validade de Conteúdo (CVC). O critério utilizado para interpretação do índice foi de 0,80 como ponto de corte, sendo que, quanto mais próximo de 1, maior a concordância ( Hernández-Nieto, 2002 ). Foi calculado o CVC para cada item da escala, considerando-se os aspectos julgados pelos juízes: clareza, pertinência e relevância; e pela população-alvo: clareza da linguagem, adequação da linguagem e compreensão do item. Além disso, também foi calculado o CVC global do instrumento para cada aspecto avaliado.
Resultados
A versão final da GKSES, no português brasileiro, recebeu o nome de Escala de Autoeficácia na Prevenção do Suicídio (EAPS). Na etapa de tradução para o idioma alvo, apenas o item 5 ( “I amfamiliar with resources that suicidal people can utilize” ) apresentou divergência entre os tradutores: o tradutor 1 compreendeu que os recursos em questão seriam os meios utilizados pelas pessoas em risco para tirar a própria vida, e o tradutor 2 que os recursos seriam aqueles os quais a pessoa em risco poderia utilizar para ser ajudada. Tendo em vista a ambiguidade que a tradução literal do item poderia causar, na síntese das versões traduzidas a equipe de pesquisa optou por deixar explicito que os recursos em questão seriam para ajudar as pessoas em risco de suicídio, conforme descrito por Takahashi et al. (2021) .
Nesse sentido, o item 5 apresentou a seguinte tradução: “Eu conheço os recursos (serviços, profissionais, informações) que podem ajudar pessoas em risco de suicídio”. Note-se que ainda nesta etapa, foi acrescida ao item uma breve descrição dos recursos que seriam disponibilizados para as pessoas em risco de suicídio, de forma a torná-lo mais compreensível para os diferentes estratos da população. Tal acréscimo também foi realizado no item 7: “Eu posso colocar uma pessoa em risco de suicídio em contato com recursos (serviços, profissionais, informações) que podem lhe ajudar.”
Na avaliação da síntese pelo comitê de especialistas todos os itens apresentaram valores adequados de CVC (>0,80) nos três aspectos avaliados: o CVC total para clareza foi 0,95, enquanto para os aspectos pertinência e relevância foi 0,99. Embora os juízes tenham considerado os itens claros, pertinentes e relevantes, algumas modificações foram sugeridas para tornar o instrumento mais acessível a população geral. De modo específico, no item 2 (“Eu consigo agir de maneira apropriada quando estou em contato com uma pessoa em risco de suicídio”), sugeriu-se que fossem inseridos exemplos sobre qual seria a maneira apropriada de agir em situações de risco, tais como, ouvir de forma empática e sem julgamento. De modo semelhante, no item 6 (“Eu tenho conhecimento básico sobre depressão”) os juízes indicaram que fossem mencionados exemplos do que seria o conhecimento básico sobre a depressão. Por fim, no item 9 (“Eu consigo reconhecer sinais de risco de suicídio e de depressão”), foi sugerido que o termo “depressão” fosse substituído por “adoecimento mental”, tendo em vista que, apesar de a depressão ser o transtorno mais associado ao suicídio, ele não é o único que é fator de risco para tal fenômeno. Todas as demais sugestões de modificações de itens foram aceitas pela equipe de pesquisa, pois se considerou que elas contribuíram para maior clareza dos itens.
Referente à inteligibilidade dos itens pela população-alvo, o significado dos itens foi compreendido adequadamente pelos 14 participantes, observando-se valores de CVC acima de 0,80 para todos os nove itens nos três aspectos avaliados: clareza da linguagem, adequação da linguagem e compreensão do item. Apenas no item 7, houve, por parte dos participantes, a compreensão de que a expressão “colocar em contato” passava a ideia de obrigar a pessoa em risco de suicídio a buscar ajuda. Por isso, o item foi reformulado e passou a ter a seguinte redação: “Eu consigo auxiliar uma pessoa em risco de suicídio a entrar em contato com recursos (serviços, profissionais, informações) que podem lhe ajudar”.
Na tradução reversa, a versão da GKSES traduzida e adaptada para o português brasileiro, foi retraduzida e enviada para os autores da versão em inglês, de modo a verificar se as adaptações realizadas haviam modificado a essência dos itens. Nesta ocasião, verificou-se que apenas a alteração realizada no item 9 não foi corroborada pelos autores da versão original, por acreditarem que esta alterava o sentido do item. Desse modo, optou-se por manter o termo “depressão” ao invés de “adoecimento mental”. No mais, observou-se que os itens retraduzidos se equiparam à versão original.
Discussão Parcial
No processo de tradução e adaptação da GKSES – agora EAPS -, fez-se necessário realizar algumas modificações na redação dos itens que merecem ser destacadas. Por exemplo, nos itens 5 e 7 foram mencionados exemplos dos recursos (serviços, profissionais, informações) que os participantes poderiam conhecer e ativar para ajudar alguém em risco de suicídio. Embora se considere que explicitar tais recursos torna o item mais inteligível para a população-alvo, é possível que essa inserção possa induzir a percepção da autoeficácia dos participantes para mais ou para menos. Além disso, o participante pode conhecer apenas alguns dos recursos mencionados. Dito de outro modo, é provável que alguém saiba os profissionais indicados para ajudar alguém em risco de suicídio, mas desconheça os serviços que podem ser ativados nessas situações. Isso pode gerar dúvida no participante de como responder ao item, o que poderia acarretar um aumento da variância relacionada ao erro.
Embora se reconheça a pertinência de tais reflexões, salienta-se que a redação dos itens após as modificações realizadas, está de acordo com as diretrizes para a construção de escalas de autoeficácia propostas por Bandura (2006) . Além disso, a versão final da EAPS foi corroborada pelos autores do instrumento original. No mais, destaca-se que a clareza gerada pelas modificações realizadas permitirá que a autoeficácia para intervir seja avaliada com diferentes grupos sociais, possibilitando que as pesquisas sobre o construto ganhem relevo no contexto brasileiro e as questões apontadas sejam exploradas a partir da pesquisa empírica.
Estudo 2: Análise das propriedades psicométricas da EAPS
Método
Delineamento
Este é um estudo quantitativo, descritivo e transversal de análise preliminar das propriedades psicométricas da EAPS, que se configura como a sexta etapa – estudo piloto – do esquema metodológico proposto por Borsa et al. (2012) .
Participantes
Participaram do presente estudo 448 sujeitos com idades variando de 18 a 71 anos ( Midade =33,94; DP =14,80), sendo 76,8% do sexo feminino. 47,3% dos participantes indicaram estar cursando ou possuir ensino superior completo, seguidos de 37,7% que disseram estar na pós-graduação. No que se refere a região de residência, 38,8% da amostra foi oriunda da região Nordeste do Brasil, acompanhados por 35,5% da região Sudeste.
Instrumentos de coleta de dados
Escala de Autoeficácia na Prevenção do Suicídio (EAPS). Consiste na versão traduzida e adaptada da Gatekeeper Self-Efficacy Scale, derivada do Estudo 1.
Nova Escala Geral de Autoeficácia (NEGAE). Foi utilizada para avaliar a validade convergente da EAPS. Trata-se de um instrumento unifatorial desenvolvido por Chen et al. (2001) e validado para o contexto brasileiro por Balsan et al. (2020) . A escala é composta por seis itens (Ex: “Mesmo quando as coisas estão difíceis, eu consigo desempenhos muito bons”) e apresenta índices de validade e precisão adequados. Para medir os níveis de autoeficácia os participantes devem responder a uma escala do tipo Likert, que varia de 1 (Discordo totalmente) a 5 (Concordo totalmente). A consistência interna da medida (Confiabilidade Composta – CC) para a presente amostra foi de 0,89, e os índices de ajuste foram adequados: [χ2(9) = 17,77, p <0,05, χ2/ gl =1,97; CFI=0,99; TLI=0,99; RMSEA=0,04 (IC 90% = 0,01-0,07)].
Escala de Apoio à Pessoa em Risco de Suicídio (EARS). Foi adotada para investigar a validade convergente da EAPS. A EARS foi validada para o contexto brasileiro por Bezerra et al. (2022) e apresentou índices adequados de validade baseada na estrutura interna e precisão. A medida é composta por 13 itens que avaliam a disposição de um indivíduo para intervir em situações de risco de suicídio, a partir de quatro dimensões: assistência (“Levar essa pessoa ao consultório de um terapeuta”), informação (“Informar a um amigo ou pessoas próximas sobre os problemas que essa pessoa enfrenta”, distração (“Levar essa pessoa ao cinema para esquecer os problemas”) e conversação (“Conversar com essa pessoa sobre outras formas de resolver seu problema”). Para o presente estudo, todas as subescalas apresentaram consistência interna (CC) adequada para fins de pesquisa: assistência=0,76, informação=0,82, distração=0,88 e conversação = 0,79, além de índices de ajuste satisfatórios: [χ2(48) = 82,44, p <0,01, χ2/ gl =1,71; CFI=0,98; TLI=0,98; RMSEA=0,04 (IC 90% = 0,02-0,05)].
Questionário sociodemográfico. Por fim, adotou-se um questionário sociodemográfico contendo questões referentes à idade, ao sexo, ao nível de escolaridade, à região de residência, ao conhecimento de alguém que morreu por suicídio, ao histórico pessoal de ideações e/ou tentativas de suicídio e à experiência educativa com o suicídio.
Procedimentos de Coleta de Dados
A coleta de dados foi realizada com o apoio da ferramenta Google Forms, por meio da qual se criou um formulário online contendo os instrumentos apresentados na seção anterior. Em seguida, o link deste formulário foi divulgado por meio do e-mail e de redes sociais, como Facebook e WhatsApp, permanecendo aberto para respostas por um período de 45 dias.
Diante do conteúdo sensível do estudo, ao final do formulário foi disponibilizado um campo para que os participantes deixassem alguma observação, dúvida e/ou questionamento a respeito da presente pesquisa. Ainda nesta ocasião, os participantes foram orientados para que, no caso de terem se sentido abalados com a natureza das perguntas, buscassem ajuda profissional, sendo informados acerca de serviços públicos e gratuitos (CAPS, Clínicas-Escola, CVV, Grupos de Suporte online ), nos quais poderiam encontrar apoio psicológico.
Processamentos de Análise dos dados
Os dados coletados foram processados nos softwares Factor, versão 12.1.2 e IBM SPSS® Statistics, versão 21. Com o primeiro, foi realizada a Análise Fatorial Exploratória (AFE) e com o segundo realizou-se a análise das estatísticas descritivas e a validade convergente. No Factor, após se verificar a fatorabilidade da matriz de correlação por meio do Kaiser-Meyer-Olkim (KMO) e do Teste de Esfericidade de Bartlett, realizou-se a AFE, adotando como critério do número de dimensões da medida a Análise Paralela ( Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011 ). A AFE foi implementada utilizando uma matriz policórica e o método de extração foi o Robust Diagonally Weighted Least Squares (RDWLS).
O programa Factor permitiu ainda verificar a estabilidade da estrutura fatorial por meio do índice H, parâmetro que avalia quão bem um conjunto de itens representa um fator comum. Os valores de H variam de 0 a 1, com valores altos de H (>0,80) sugerindo uma variável latente bem definida, que é mais provável que seja estável em diferentes estudos. Por outro lado, valores baixos de H indicam uma variável latente mal definida, e provavelmente instável entre diferentes estudos ( Ferrando & Lorenzo-Seva, 2018 ). Além disso, como estudos prévios indicaram a unidimensionalidade do instrumento, verificou-se o quanto os dados poderiam ser tratados como essencialmente unidimensionais, adotando-se os seguintes parâmetros: Unidimensional Congruence (UniCo) >0,95; Explained Common Variance (ECV)>0,85; e Mean of Item Residual Absolute Loadings (MIREAL) <0,30 ( Ferrando & Lorenzo-Seva, 2018 ; Rogers, 2022 ).
A adequação da solução fatorial foi avaliada por meio dos seguintes indicadores de ajuste: (a) razão qui-quadrado por graus de liberdade (χ2/ gl ), admitindo como valores adequados aqueles que variam de 2 a 3, sendo ainda considerados aceitáveis valores até 5; (b) Comparative Fit Index (CFI) e Tucker-Lewis coeficiente (TLI), cujos valores são aceitáveis se iguais ou superiores a 0,90; e (c) Root Mean Square Error Aproximation (RMSEA), cujos valores recomendados variam entre 0,05 e 0,08, valores até 0,10 ainda sendo considerado aceitável ( Hair et al., 2015 ).
A consistência interna da escala foi avaliada utilizando a Confiabilidade Composta – CC ( Raykov, 1997 ), calculada na ferramenta de calculadora online The Composite Reliability Calculator ( Colwell, 2016 ), e o Ômega de McDonald, calculado pelo próprio Factor. Por fim, as análises de validade convergente foram realizadas a partir do teste de correlação ( rhô de Spearman), uma vez que os dados não apresentaram distribuição normal.
Resultados
Análise Fatorial Exploratória
A princípio, o Teste de Esfericidade de Bartlett (χ2(36) = 2388,0; p <0,0001) e o Kaiser-Meyer-Olkim (KMO=0,88) sugeriram a interpretabilidade da matriz de correlação dos itens. A análise paralela indicou uma estrutura unifatorial para a EAPS, tendo em vista que um único fator dos dados reais apresentou porcentagem de variância explicada maior do que os dados aleatórios. Este único fator encontrando explicou 69,57% da variância total.
A análise da Tabela 1 mostra que todos os itens apresentaram cargas fatoriais com valores superiores a 0,30. Ademais, os valores de consistência interna se mostraram aceitáveis (acima de 0,70), bem como as estimativas de replicabilidade dos escores fatoriais ( H-index ), os quais indicaram que a estrutura unidimensional da medida é passível de ser observada em estudos futuros. De modo semelhante, os valores de UniCo=0,97 e de MIREAL=0,26 suportaram a unidimensionalidade da escala. Apenas o valor de ECV=0,85, não sugeriu a unidimensionalidade.
Tabela 1 Estrutura Fatorial e Consistência Interna da Escala de Autoeficácia na Prevenção do Suicídio (EAPS)
| Itens | Carga Fatorial | h2 |
|---|---|---|
| 1. Eu consigo entender os estados mentais, como as intenções e as emoções, de uma pessoa que está querendo se suicidar. | 0,70 | 0,49 |
| 2. Eu consigo agir de maneira apropriada (escutar de forma empática, não julgar, etc.) quando estou em contato com uma pessoa em risco de suicídio. | 0,77 | 0,58 |
| 3. Eu consigo ouvir atentamente uma pessoa em risco de suicídio. | 0,74 | 0,54 |
| 4. Eu consigo perguntar de forma tranquila a uma pessoa sobre sua ideação (“querer morrer”) e plano suicida. | 0,74 | 0,55 |
| 5. Eu conheço os recursos (serviços, profissionais, informações) que podem ajudar pessoas em risco de suicídio. | 0,66 | 0,44 |
| 6. Eu tenho conhecimento básico sobre depressão (fatores de risco, de proteção, características principais etc.). | 0,76 | 0,58 |
| 7. Eu consigo auxiliar uma pessoa em risco de suicídio a entrar em contato com recursos (serviços, profissionais, informações) que podem lhe ajudar. | 0,71 | 0,49 |
| 8. Eu consigo agir com calma quando estou aconselhando uma pessoa em risco de suicídio. | 0,79 | 0,63 |
| 9. Eu consigo reconhecer sinais de risco de suicídio e de depressão. | 0,72 | 0,53 |
| Ômega de McDonald | 0,90 | |
| Confiabilidade Composta | 0,91 | |
| H-latent | 0,91 | |
| H-observed | 0,90 |
No que se refere aos índices de ajuste do instrumento, observa-se que os resultados encontrados foram contraditórios: χ2/ gl = 6,4; p <0,0001; CFI=0,95; TLI=0,96; RMSEA=0,13 (IC90% = 0,10 – 0,15). A razão χ2/ gl e o RMSEA estão acima do recomendado na literatura, enquanto os índices incrementais (CFI e TLI) apresentam valores adequados.
Análise de Validade Convergente
No que se refere as evidências de validade baseada na relação com medidas externas, nota-se que, conforme o esperado, a EAPS se associou de forma positiva e significativa com a Nova Escala Geral de Autoeficácia, bem como com as dimensões da Escala de Apoio à Pessoa em risco de suicídio, exceto com a dimensão distração. A magnitude das correlações variou de baixa a moderada ( Tabela 2 ).
Tabela 2 Coeficientes de Correlação da Escala de Autoeficácia na Prevenção do Suicídio com Medidas Externas
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. EAPS | 1 | |||||
| 2. NEGAE | 0,14** | 1 | ||||
| 3. Assistência | 0,29** | 0,11* | 1 | |||
| 4. Informação | 0,13** | 0,22** | 0,44** | 1 | ||
| 5. Distração | 0,03 | −0,03 | 0,30** | 0,25** | 1 | |
| 6. Conversação | 0,38** | 0,09 | 0,39** | 0,24** | 0,21** | 1 |
Nota. EAPS=Escala de Autoeficácia na Prevenção do Suicídio; NEGAE=Nova Escala Geral de Autoeficácia; ** p <0,001; * p <0,05
Discussão Geral
O presente estudo teve como objetivo adaptar e validar para o contexto brasileiro a Gatekeeper Self-Efficacy Scale, agora denominada de Escala de Autoeficácia na Prevenção do Suicídio. Para isso, buscou-se, inicialmente, reunir evidências de validade de conteúdo e, em seguida, analisar as suas propriedades psicométricas.
No que se refere a validade de conteúdo, as etapas propostas por Borsa et al. (2012) foram seguidas de forma criteriosa, obtendo-se resultados que indicam um grau satisfatório de compreensão, pertinência e relevância dos itens, o que pode ser observado por meio dos valores do índice de validade de conteúdo (CVC). Ademais, considera-se que as modificações realizadas nos itens permitiram que estes fossem compreendidos por diferentes estratos da amostra testada sem, no entanto, modificar o seu sentido original.
Tratando-se da análise das propriedades psicométricas, foram encontradas evidências de validade baseada na estrutura interna. Ressalta-se que a estrutura fatorial que emergiu da análise exploratória condiz com aquela primariamente observada por Morita et al. (2015) e por Takahashi et al. (2021) . A estrutura unifatorial da medida foi asseverada tanto pelos valores do índice H (acima de 0,80), que sugeriram que esta é uma estrutura provavelmente estável em diferentes estudos, como pelos valores de UniCo e MIREAL, que apontaram para a possibilidade de um tratamento essencialmente unidimensional dos dados. Além disso, os indicadores de precisão do instrumento denotam que ele possui índices satisfatórios de consistência interna, sendo superior ao ponto de corte (0,70) comumente adotado para fins de pesquisa ( Pasquali, 2012 ).
No que se tange aos índices de ajuste do modelo unifatorial, notou-se que esses indicadores foram contraditórios, com o RMSEA e a razão qui-quadrado/graus de liberdade apresentando valores acima do preconizado na literatura especializada ( Hair et al., 2015 ). A esse respeito, Xia e Yang (2019) lembram que os pontos de corte normalmente empregados pelos pesquisadores para avaliar o ajuste de um modelo são baseados em estudos anteriores que utilizaram o Maximum Likelihood (ML) como método de estimação. Dados produzidos a partir de diversas simulações feitas por estes autores mostram que, em se tratando de outras estimações como a ULS ( Unweighted Least Squares ) e a DWLS ( Diagonally Weighted Least Squares ), os valores dos índices de ajuste que realmente representam “bons modelos” tendem a ser diferentes daqueles observados em outros que utilizaram o ML.
Também é importante lembrar que o χ2/ gl e RMSEA são índices de ajuste absoluto, que sugerem ao pesquisador quão bem o modelo por ele hipotetizado se ajusta aos dados empíricos da amostra investigada. Já o CFI e o TLI são índices que indicam quão bem o modelo especificado se ajusta comparativamente a um modelo nulo, no qual se pressupõe a não existência de correlações entre as variáveis mensuradas ( Hair et al., 2015 ). Neste caso, valores mais altos nos índices de ajuste absoluto, associados ao ECV observado (0,85), podem sugerir que uma estrutura unifatorial talvez não seja a mais adequada para explicar o construto da autoeficácia para intervir, como foi sugerido pela AP. Porém, esta hipótese precisa ser verificada em estudos futuros, nos quais se empregue o recurso das Análise Fatorial Confirmatória, por meio da qual poder-se-ia testar a adequação do modelo unifatorial, comparativamente a outros alternativos.
Por fim, os resultados obtidos por Lai e Green (2016) indicam que a inconsistência entre os índices de ajuste usados pelos pesquisadores para avaliar modelos teóricos pode ser produzida por uma série de fatores, dentre os quais a distribuição dos dados amostrais e a quantidade de categorias das variáveis mensurados. Todavia, essa inconsistência não indica, por si só, que um determinado modelo teórico é ruim, devendo-se sempre analisar os resultados obtidos frente à teoria de base, bem como investigar outras evidências de validade, a fim de verificar a adequação de um determinado instrumento.
Nesta direção, salienta-se que também foram observadas evidências de validade baseada na relação com medidas externas para a EAPS. De modo específico, a medida apresentou associações positivas e significativas tanto com a Nova Escala Geral de Autoeficácia, como com quase todas as dimensões da Escala de Apoio à Pessoa em Risco de Suicídio (EARS). A força das associações observadas variou de fraca à moderada, semelhante ao que foi observado por Morita et al. (2015) e Takahashi et al. (2021) , ao considerar as relações entre a GKSES e a subescala de prontidão para intervir da ATTS.
Os resultados da análise convergente corroboram a discussão de autores que apontam que, embora sejam construtos distintos, as crenças de autoeficácias gerais e específicas ao contexto se associam positivamente ( Balsan et al., 2020 ; Bandura, 1977 ). Além disso, esses dados revelam que, provavelmente, quanto maior a crença de autoeficácia para intervir, maior será a disposição para ajudar alguém em situação de risco de suicídio.
Chama atenção o fato de que os escores da EAPS não se associaram à dimensão distração da EARS. Isso pode ter ocorrido por conta do conteúdo dos itens da dimensão distração, que se referem a disposição dos participantes para ajudar uma pessoa em risco de suicídio envolvendo-a em atividades recreativas para que ela esqueça seus problemas. Nota-se que, ao contrário do que é abordado nessa dimensão, a EAPS investiga a autoeficácia dos participantes para se envolver em comportamentos de ajuda mais diretos, que incluem ações como colocar a pessoa em risco em contato com as fontes adequadas de suporte, de forma que ela possa enfrentar o problema e não apenas esquecê-lo temporariamente.
Embora se considere que os objetivos elencados neste estudo tenham sido alcançados, é pertinente destacar algumas limitações. Menciona-se, por exemplo, o fato de a amostra utilizada ser de conveniência, o que restringe a generalização destes achados ao contexto de estudo. Ademais, destaca-se que o presente trabalho apresenta apenas as evidências de validade de conteúdo, validade baseada na estrutura interna e os índices de confiabilidade da EAPS, não tendo sido possível verificar outras evidências de validade para a medida, como a validade discriminante ou preditiva.
Desse modo, conforme já mencionado, pesquisas futuras devem buscar confirmar ou refutar a estrutura fatorial aqui observada por meio de uma Análise Fatorial Confirmatória (AFC). Ademais, uma AFC multigrupo poderia ser adotada para testar a invariância da medida e ajudar a determinar se a EAPS funciona da mesma forma para grupos diferentes, por exemplo, se os homens e mulheres respondem do mesmo modo ao instrumento. Por último, faz-se necessário que estudos futuros busquem diversificar a amostra quanto ao grau de escolaridade e equilibrá-la em relação ao sexo; amostras maiores e mais heterogêneas poderiam ajudar a verificar como os índices de ajuste se comportariam.
Diante do exposto, enfatiza-se que a adaptação e validação da EAPS para o contexto brasileiro se configurou como um esforço inicial para compreender o quanto as pessoas da população geral se sentem confiantes para intervir em situações de risco de suicídio. Este estudo pode, então, possibilitar o desenvolvimento de novas investigações, inclusive interventivas, que busquem habilitar membros da comunidade para atuarem na prevenção primária do suicídio, pois, de maneira geral, a EAPS reúne qualidades psicométricas que permitem assumir sua adequação para uso em pesquisas.
Considerações Finais
A maioria dos indivíduos que pensam e/ou tentam o suicídio mostra sinais de alerta, e estes, muitas vezes, podem ser percebidos por pessoas próximas, antes mesmo de chegarem ao conhecimento de um profissional. Se as pessoas em volta não se sentirem confiantes para identificar os sinais de alerta e os fatores de risco para o suicídio, as oportunidades de intervenção precoce podem não ser adequadamente aproveitadas. Por sua vez, as tentativas de suicídio evitáveis podem não ser detectadas e, logo, vidas podem ser perdidas. Desse modo, nota-se a importância de estudos que considerem a população geral como um vetor importante na prevenção do suicídio.
Contudo, é válido destacar que a crença de auto-eficácia por si só não produzirá o desempenho desejado se outros recursos estiverem ausentes no momento de se ajudar alguém em risco de suicídio. Em outras palavras: de que serve sentir-se capaz para intervir se não há serviços disponíveis para atender e acolher as demandas de pessoas em risco de suicídio? Nesse sentido, reitera-se a importância de que o Estado e a sociedade atuem conjuntamente para a prevenção do fenômeno.
Além disso, não se pode deixar de problematizar que as crenças de autoeficácia não garantem habilidades de gatekeeper. Ou seja, não é porque o sujeito apresenta um nível elevado de autoeficácia para intervir que ele saberá agir de maneira apropriada em uma situação de risco de suicídio. Isso demonstra a importância de que a autoeficácia para intervir seja investigada junto a outras variáveis, como o conhecimento factual sobre o suicídio e sua prevenção, a fim de verificar se as crenças nas próprias habilidades são condizentes com os conhecimentos reais que os sujeitos possuem sobre a temática.
