Análise de Padrões de Burnout e Episódios Depressivos no Ambiente de Trabalho Utilizando Métodos Estatísticos e Aprendizado de Máquina - L. da Costa, Nicole V.; M. de Souza, Laiane; R. Martins, Leno; de O. Barreiros, Marta (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais Estendidos do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd_estendido.2026.249687, 2026)
A depressão e o burnout representam importantes desafios de saúde pública entre trabalhadores brasileiros. Este estudo aplica técnicas de estatística e clusterização em dados do DATASUS (2016-2019 e 2022-2025) para identificar perfis associados a esses transtornos. Na totalidade dos dados, observou-se predominância feminina (~75%), maior número de casos na região Sudeste e idade média de 40,7 anos (DP=9,6). Como resultado, o modelo K-means com FAMD obteve silhouette score de 0,418, revelando três perfis que evidenciam padrões educacionais, ocupacionais e territoriais no adoecimento mental do país. O estudo contribui, portanto, para a compreensão e mitigação desse problema nacional.