Atualmente, diversos modelos de saúde consideram o estresse um agente que potencializa a vulnerabilidade ao adoecimento. Tanto a área da saúde, como as ciências humanas, situam-no como um fator psicossocial que eleva a probabilidade de indivíduos e grupos apresentarem problemas de saúde em virtude de suas experiências psicológicas e sociais. Conceitualmente, o estresse é derivado de avaliações sucessivas dos estímulos percebidos, ocorrendo quando pressões ambientais, psicológicas ou desajustes biológicos imprimem a necessidade de ativar recursos adaptativos, até que seja dissipado o caráter estressor da situação, ou o organismo sucumba à magnitude e/ou ao tempo de exposição ao elemento avaliado como estressógeno. Embora seja encontrado maior volume de estudos acerca das características dos estressores ou sobre as consequências do estresse, o estado atual do conhecimento é parco no que tange ao processo de mediação do estresse, principalmente quando se enfatiza o efeito multidimensional das diversas facetas da capacidade de adaptação. Além disso, percebe-se que grande parte das investigações realizadas priorizou a comprovação de impacto sobre a saúde em contextos específicos; no entanto, poucas pesquisas detalharam a ação interativa das diferenças individuais e do ambiente social na vulnerabilidade ao estresse. Diante desse quadro, o presente estudo objetivou testar empiricamente um modelo teórico da capacidade de adaptação psicossocial, sob a perspectiva da arquitetura explicativa do estresse. Para tanto, avaliou-se o impacto isolado e conjunto das características do contexto psicossocial e dos mecanismos psicossociais de adaptação na variabilidade do estresse. A amostra compôs-se de 471 indivíduos e foram aplicados seis instrumentos: Escala de Locus de Controle Multidimensional de Levenson (MHLC), Escala de Afetos Positivos e Negativos, Escala de Resiliência, Escala de Modos de Enfrentamentos de Problemas (EMEP), Escala de Suporte Social (SSQ-6), Escala de Estresse Percebido (PSS), além de um questionário acerca do contexto psicossocial. Foram desenvolvidos dois modelos teóricos para testagem sob a técnica do Modelo de Equações Estruturais. O primeiro modelo serviu à análise da mediação do estresse, exclusiva aos mecanismos psicossociais de adaptação, e o segundo, denominado como Modelo da Capacidade Adaptativa, testou o impacto conjunto do principal preditor do contexto psicossocial e os mediadores do estresse. Os resultados mostraram que no Modelo de Mediação apenas os construtos locus interno, afetos negativos, resiliência e o foco no problema foram mediadores do estresse. No Modelo da Capacidade Adaptativa, o principal preditor do contexto psicossocial foi a renda média individual, exibindo efeito indireto sobre o estresse ( d=- 0,10). Quanto aos mediadores desse modelo, tiveram efeito indireto o locus interno ( d= 0,09), os afetos negativos ( d= 0,09) e a resiliência ( d= -0,33) e, com efeito direto, o foco no problema exibiu impacto negativo sobre o índice de estresse ( d= -0,52), enquanto os afetos negativos denotaram efeito positivo ( d= 0,59). Conclui-se que a análise do impacto conjunto dos preditores e dos mediadores pode contribuir com os estudos sobre o ajustamento psicossocial, pois a testagem simultânea das variáveis discriminou de que modo a variabilidade do estresse é produzida, além de ter sido apresentada uma proposta teórica de como ocorre a ativação das diversas facetas da responsividade adaptativa._________________________________________________________________________________________ ABSTRACT: Nowadays, several health models consider stress an agent that increases the vulnerability to illness. Researches in health sciences and humanities regard stress as a psychosocial factor that increases the probability of individuals and groups have health problems induced by psychological and social experiences. The stress derived from successive evaluations of the perceived stimulus, that occur when environmental pressures, psychological or biological maladjustment evokes activate of adaptive resources until stressor character decreases or the body succumbs to the magnitude and/or time of exposure to the stressor. Although it is found greater volume of studies regarding the characteristics of the stressors or the consequences of stress, the current state of knowledge is scant regarding the mediation process of stress, especially when it emphasizes the effect of the various facets of the multidimensional ability adaptation. Moreover, most investigations prioritized the evidence of impact on health in specific contexts. However, few studies detailed the interactive action of individual differences and the social context on vulnerability to stress. This study aimed an empirical test of a psychosocial adaptability theoretical model, according to the perspective of explanatory architecture of stress. We have studied conjoint and isolated impact of characteristics of psychosocial context and the psychosocial adjustment resources in the stress variability. The sample consisted of 471 participants and six instruments were applied: Multidimensional Health Locus of Control (MHLC), Positive and Negative Affects Scale, Resilience Scale, Ways of Coping (EMEP), Social Support Scale (SSQ-6), Perceived Stress Scale (PSS), and a questionnaire about the psychosocial context. We developed two theoretical models for testing with Structural Equation Modeling. The first model analyzed the mediation of psychosocial adjustment resources of stress. The second model, defined as Adaptive Capacity Model, tested the conjoint impact of the main predictor of psychosocial context and the mediators of stress. The results showed that in the Mediation Model only internal locus, negative affect, resilience and problem-focused coping were mediators of stress. In Adaptive Capacity Model, the main predictor of psychosocial context was the individual income, exhibiting indirect effect on stress ( d =-0,10). As the mediators of this model, internal locus ( d =0,09), negative affect ( d =0,09) and resilience ( d =-0,33) had indirect effect. With direct effect, the problem-focused coping exhibited negative impact on stress levels ( d =-0,52), while negative affect denotes positive effect ( d =0,59) on stress levels. We conclude that the analysis of the combined impact of predictors and mediators can contribute to studies on the psychosocial adjustment, because simultaneous testing of the variables discriminated how the variability of stress is produced, and has been introduced a theoretical proposal of activation of the various facets of adaptive responsiveness.

Este Estudo procura compreender a instalação e os efeitos da “sociedade de consumo”, emergente nas últimas três décadas, sobre a confiança interpessoal no interior das organizações, do ponto de vista do quadro gerencial. Objetiva, adicionalmente, propor meios para tornar a confiança aspecto redutor da vulnerabilidade do homem no ambiente das organizações. O contexto da “sociedade de consumo” é analisado pelas categorias institucionais “dinamismo econômico” e “tranqüilidade social”, que reconfiguram o grau de interdependência das pessoas no trabalho e trazem novos riscos e incertezas aos relacionamentos. Esse ambiente pode tanto atuar em favor da maior produtividade, quanto debilitar a coesão e os laços de cooperação no trabalho, o que implica reconstruir o conceito de confiança interpessoal sobre bases que agregam aspectos relacionados ao nível de análise, à natureza dos relacionamentos e às expectativas entre os atores envolvidos no processo de confiança. Os resultados das análises sugeriram a existência de uma ordem implícita para manifestação da confiança no interior das organizações: variáveis do ambiente economicamente dinâmico influenciam as variáveis da tranqüilidade social, que condicionam a confiança interpessoal. Além disso, observou-se que a confiança reduz a percepção de vulnerabilidade no trabalho, de maneira a criar um ciclo virtuoso: estimula a noção de possibilidade, que mobiliza para a ação, resultando em realizações e reconhecimento, que diminuem a complexidade do ambiente, não só tornando-o mais previsível, mas também alimentando a percepção de menor vulnerabilidade. / This study aims to understand both the establishment and effects of the “consumer society”, a phenomenon that has increased over the last three decades, on interpersonal trust in organizations from the perspective of managers. Additionally, it aims to propose means of transforming trust into an aspect that reduces vulnerability when taking part in an organization’s complex environment. The “consumer society” condition is analyzed under the institutional categories of “economic dynamism” and “social tranquility”. These interfere in people’s interdependence in their jobs and bring new risks and uncertainties to relationships. This environment can either help to increase productivity or to debilitate cohesion and cooperation in the workplace. This implies reconstructing the concept of interpersonal trust upon foundations that combine aspects related to the level of analysis, the nature of relationships and the expectations of the people involved in the process of trust. The results of the analysis suggested the existence of an implicit order for the manifestation of trust within organizations. The economically dynamic environment variables influence the social tranquility variables, which in turn cause interpersonal trust. It was also observed that trust reduces the perception of vulnerability in the workplace and creates a positive cycle. Trust stimulates the notion of possibility, which triggers action, resulting in accomplishments and recognition. This reduces the environment’s complexity, making it become more predictable while reinforcing the perception of less vulnerability.

O Modelo de Equações Estruturais (MEE) é habitualmente ajustado para realizar uma análise confirmatória sobre as conjecturas de um pesquisador acerca do relacionamento entre as variáveis observadas e latentes de algum estudo. Na prática, a maneira mais recorrente de avaliar a qualidade das estimativas de um MEE é a partir de medidas que buscam mensurar o quanto a usual matriz de covariâncias clássicas ou ordinárias se distancia da matriz de covariâncias do modelo ajustado, ou a magnitude do afastamento entre as funções de discrepância do modelo hipotético e do modelo saturado. Entretanto, elas podem não captar problemas no ajuste quando há muitos parâmetros a estimar ou bastantes observações. A fim de detectar irregularidades no ajustamento resultantes do impacto provocado pela presença de outliers no conjunto de dados, este trabalho contemplou alguns indicadores conhecidos na literatura, como também considerou alterações no Índice da Qualidade do Ajuste (ou GFI, de Goodness-of-Fit Index) e no Índice Corrigido da Qualidade do Ajuste (ou AGFI, de Ajusted Goodness-of-Fit Index), ambos nas expressões para estimação de parâmetros pelo método de Máxima Verossimilhança, que consistiram em substituir a tradicional matriz de covariâncias pelas matrizes de covariâncias computadas com os seguintes estimadores: Elipsoide de Volume Mínimo, Covariância de Determinante Mínimo, S, MM e Gnanadesikan-Kettenring Ortogonalizado (GKO). Através de estudos de simulação sobre perturbações de desvio de simetria e excesso de curtose, em baixa e alta frações de contaminação, em diferentes tamanhos de amostra e quantidades de variáveis observadas afetadas, foi possível constatar que as propostas de modificação do GFI e do AGFI adaptadas pelo estimador GKO foram as únicas que conseguiram ser informativas em todas essas situações, devendo-se escolher a primeira ou a segunda respectivamente quando a quantidade de parâmetros a serem estimados é baixa ou elevada. / The Structural Equation Model (SEM) is usually set to perform a confirmatory analysis on the assumptions of a researcher about the relationship between the observed variables and the latent variables of such a study. In practice, the most iterant way of evaluating the quality of the estimates of a SEM comes either from procedures of measuring how distant the usual classic or ordinary covariance matrix is from the covariance matrix of the adjusted model, or from the magnitude of the hiatus in discrepancy functions of both the hypothetical model and the saturated model. Nevertheless, they may fail to capture problems in the adjustment in the occurrence of either several parameters to estimate or several observations. This study included indicators known in the literature in order to detect irregularities in the adjustment resulting from the impact caused by the presence of outliers in the data set. This study has also considered changes in both the Goodness-of-Fit Index (GFI) and the Adjusted Goodness-of-Fit Index (AGFI) in the expressions for parameter estimation by Maximum Likelihood method, which consisted in replacing the traditional covariance matrix by the robust covariance matrices computed through the following estimators: Minimum Volume Ellipsoid, Minimum Covariance Determinant, S, MM and Orthogonalized Gnanadesikan-Kettenring (OGK). Through simulation studies on disturbances of both symmetry deviations and excess kurtosis in both low and high fractions of contamination in different sample sizes and quantities of affected observed variables it has become clear that the proposals of modification of both the GFI and the AGFI adapted by the OGK estimator were the only ones able to be informative in all these situations. It must be considered that GFI or AGFI must be used when the number of parameters to be estimated is either low or high, respectively.

O Modelo de Equações Estruturais (MEE) é habitualmente ajustado para realizar uma análise confirmatória sobre as conjecturas de um pesquisador acerca do relacionamento entre as variáveis observadas e latentes de algum estudo. Na prática, a maneira mais recorrente de avaliar a qualidade das estimativas de um MEE é a partir de medidas que buscam mensurar o quanto a usual matriz de covariâncias clássicas ou ordinárias se distancia da matriz de covariâncias do modelo ajustado, ou a magnitude do afastamento entre as funções de discrepância do modelo hipotético e do modelo saturado. Entretanto, elas podem não captar problemas no ajuste quando há muitos parâmetros a estimar ou bastantes observações. A fim de detectar irregularidades no ajustamento resultantes do impacto provocado pela presença de outliers no conjunto de dados, este trabalho contemplou alguns indicadores conhecidos na literatura, como também considerou alterações no Índice da Qualidade do Ajuste (ou GFI, de Goodness-of-Fit Index) e no Índice Corrigido da Qualidade do Ajuste (ou AGFI, de Ajusted Goodness-of-Fit Index), ambos nas expressões para estimação de parâmetros pelo método de Máxima Verossimilhança, que consistiram em substituir a tradicional matriz de covariâncias pelas matrizes de covariâncias computadas com os seguintes estimadores: Elipsoide de Volume Mínimo, Covariância de Determinante Mínimo, S, MM e Gnanadesikan-Kettenring Ortogonalizado (GKO). Através de estudos de simulação sobre perturbações de desvio de simetria e excesso de curtose, em baixa e alta frações de contaminação, em diferentes tamanhos de amostra e quantidades de variáveis observadas afetadas, foi possível constatar que as propostas de modificação do GFI e do AGFI adaptadas pelo estimador GKO foram as únicas que conseguiram ser informativas em todas essas situações, devendo-se escolher a primeira ou a segunda respectivamente quando a quantidade de parâmetros a serem estimados é baixa ou elevada. / The Structural Equation Model (SEM) is usually set to perform a confirmatory analysis on the assumptions of a researcher about the relationship between the observed variables and the latent variables of such a study. In practice, the most iterant way of evaluating the quality of the estimates of a SEM comes either from procedures of measuring how distant the usual classic or ordinary covariance matrix is from the covariance matrix of the adjusted model, or from the magnitude of the hiatus in discrepancy functions of both the hypothetical model and the saturated model. Nevertheless, they may fail to capture problems in the adjustment in the occurrence of either several parameters to estimate or several observations. This study included indicators known in the literature in order to detect irregularities in the adjustment resulting from the impact caused by the presence of outliers in the data set. This study has also considered changes in both the Goodness-of-Fit Index (GFI) and the Adjusted Goodness-of-Fit Index (AGFI) in the expressions for parameter estimation by Maximum Likelihood method, which consisted in replacing the traditional covariance matrix by the robust covariance matrices computed through the following estimators: Minimum Volume Ellipsoid, Minimum Covariance Determinant, S, MM and Orthogonalized Gnanadesikan-Kettenring (OGK). Through simulation studies on disturbances of both symmetry deviations and excess kurtosis in both low and high fractions of contamination in different sample sizes and quantities of affected observed variables it has become clear that the proposals of modification of both the GFI and the AGFI adapted by the OGK estimator were the only ones able to be informative in all these situations. It must be considered that GFI or AGFI must be used when the number of parameters to be estimated is either low or high, respectively.