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@@ -8,20 +8,21 @@ \section{Introdução}
 
 A literatura aponta uma série de variáveis preditoras de desfecho clínico para pacientes em tratamento psicoterápico, o que permitiria a adaptação
 dos protocolos de intervenção de acordo com a expectativa de resposta \cite{Smagula2019, Andover2020}. Não existe, porém, consenso acerca do valor
-preditivo de cada variável a nível individual e interações complexas entre diferentes preditores podem prejudicar a acurácia das previsões, podendo
-impactar propostas de personalização de tratamento negativamente \cite{Taubitz2022}.
+preditivo de cada variável a nível individual e interações complexas entre diferentes preditores podem prejudicar a acurácia das previsões e impactar
+propostas de personalização de tratamento negativamente \cite{Taubitz2022}.
 
 Técnicas de inteligência artificial baseadas em aprendizagem de máquina apresentam a capacidade de integrar uma grande quantidade de dados, impondo
 poucas restrições ao comportamento das variáveis observadas e produzindo modelos flexíveis aplicáveis em diferentes contextos \cite{Dwyer2018}. Em
 essência, a aprendizagem de máquina consiste no uso de métodos estatísticos e computacionais para identificar padrões de relacionamento subjacentes
-a um grande conjunto de dados, permitindo a construção de modelos classificatórios ou preditivos \cite{Roth2018}. Estudos sobre a aplicação de modelos
+a um grande conjunto de dados, permitindo a construção de modelos discriminativos ou generativos \cite{Roth2018}. Estudos sobre a aplicação de modelos
 de aprendizagem de máquina na previsão do desfecho de tratamentos em saúde mental apresentam resultados promissores \cite{Dwyer2018}, o que possibilitaria
-maior assertividade na personalização de tratamentos psicoterápicos a nível individual. Embora promissores, os modelos de aprendizagem de máquina apresentam
-uma série de limitações e sua aplicação em contextos de saúde deve ser criteriosamente avaliada. Para tanto, a Organização Mundial da Saúde documentou uma
-série de considerações sobre o uso dessa tecnologia nos cuidados em saúde, incluindo temas como validação analítica do modelo, métricas de performance e
-comparação \cite{WHO2023}.
+maior assertividade na personalização de tratamentos psicoterápicos a nível individual.
 
-Este trabalho tem por objetivo identificar e discutir as possíveis aplicações e limitações do uso de modelos baseados em aprendizagem de máquina na prática
-da psicologia clínica. Busca-se também ilustrar o uso da aprendizagem de máquina no auxílio à tomada de decisões para o planejamento de intervenções psicoterápicas.
-Utilizando um conjunto de dados de uma intervenção digital em psicologia positiva para depressão \cite{Collins2023}, pretende-se construir modelos de regressão linear,
-clustering, support vector machine, árvores de decisão e redes neurais, avaliando o desempenho e discutindo a adequação de cada técnica ao contexto da psicologia clínica.
+Embora representem um potencial ganho para a prática em psicologia clínica, as tecnologias de aprendizagem de máquina em saúde mental não são apresentadas
+durante a formação de profissionais da psicologia. As diretrizes nacionais curriculares para cursos de graduação em psicologia propõe um modelo formativo
+generalista, deixando pouco espaço para a apresentação de conhecimentos metodológicos muito específicos como a aprendizagem de máquina \cite{CNE2023, Ruda2019}.
+
+Este trabalho tem por objetivo apresentar os conceitos básicos relacionados à aprendizagem de máquina, de modo que possa sirvir como uma introdução acessível
+ao tema. Busca-se também ilustrar o uso da aprendizagem de máquina no auxílio à tomada de decisões para o planejamento de intervenções psicoterápicas. Utilizando
+um conjunto de dados de uma intervenção digital em psicologia positiva para depressão \cite{Collins2023}, pretende-se construir um modelo de árvore de decisão
+para predizer o desfecho da intervenção para novos pacientes.

texto/references.bib

@@ -1,16 +1,16 @@
 @article{AafjesvanDoorn2020,
   title = {A scoping review of machine learning in psychotherapy research},
+  author = {Aafjes-van Doorn,  Katie and Kamsteeg,  Céline and Bate,  Jordan and Aafjes,  Marc},
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   volume = {31},
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-  DOI = {10.1080/10503307.2020.1808729},
   number = {1},
-  journal = {Psychotherapy Research},
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   publisher = {Informa UK Limited},
-  author = {Aafjes-van Doorn,  Katie and Kamsteeg,  Céline and Bate,  Jordan and Aafjes,  Marc},
   year = {2020},
   month = aug,
-  pages = {92–116}
+  ISSN = {1468-4381},
+  url = {http://dx.doi.org/10.1080/10503307.2020.1808729},
+  DOI = {10.1080/10503307.2020.1808729}
 }
 
 @article{Bi2019,
@@ -75,7 +75,7 @@ @book{Sancineto2015
 }
 
 @article{Cuijpers2021,
-  title = {The effects of psychotherapies for depression on response,  remission,  reliable change,  and deterioration: A meta‐analysis},
+  title = {The effects of psychotherapies for depression on response,  remission,  reliable change,  and deterioration: A meta-analysis},
   volume = {144},
   ISSN = {1600-0447},
   url = {http://dx.doi.org/10.1111/acps.13335},
@@ -86,11 +86,11 @@ @article{Cuijpers2021
   author = {Cuijpers,  Pim and Karyotaki,  Eirini and Ciharova,  Marketa and Miguel,  Clara and Noma,  Hisashi and Furukawa,  Toshi A.},
   year = {2021},
   month = jul,
-  pages = {288–299}
+  pages = {288-299}
 }
 
 @article{Hofmann2012,
-  title = {The Efficacy of Cognitive Behavioral Therapy: A Review of Meta-analyses},
+title = {The Efficacy of Cognitive Behavioral Therapy: A Review of Meta-analyses},
   volume = {36},
   ISSN = {1573-2819},
   url = {http://dx.doi.org/10.1007/s10608-012-9476-1},
@@ -101,7 +101,7 @@ @article{Hofmann2012
   author = {Hofmann,  Stefan G. and Asnaani,  Anu and Vonk,  Imke J. J. and Sawyer,  Alice T. and Fang,  Angela},
   year = {2012},
   month = jul,
-  pages = {427–440}
+  pages = {427-440}
 }
 
 @article{Norcross2010,
@@ -116,7 +116,7 @@ @article{Norcross2010
   author = {Norcross,  John C. and Wampold,  Bruce E.},
   year = {2010},
   month = nov,
-  pages = {127–132}
+  pages = {127-132}
 }
 
 @article{Norcross2018,
@@ -131,7 +131,7 @@ @article{Norcross2018
   author = {Norcross,  John C. and Lambert,  Michael J.},
   year = {2018},
   month = dec,
-  pages = {303–315}
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 }
 
 @article{Smagula2019,
@@ -146,7 +146,7 @@ @article{Smagula2019
   author = {Smagula,  Stephen F. and Freedland,  Kenneth E. and Steinmeyer,  Brian C. and Wallace,  Meredith J. and Carney,  Robert M. and Rich,  Michael W.},
   year = {2019},
   month = may,
-  pages = {506–512}
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 }
 
 @article{Andover2020,
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   author = {Andover,  Margaret S. and Schatten,  Heather T. and Holman,  Caroline S. and Miller,  Ivan W.},
   year = {2020},
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 @article{Taubitz2022,
@@ -190,7 +190,7 @@ @article{Dwyer2018
   author = {Dwyer,  Dominic B. and Falkai,  Peter and Koutsouleris,  Nikolaos},
   year = {2018},
   month = may,
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 @article{Roth2018,
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   author = {Roth,  Jan A. and Battegay,  Manuel and Juchler,  Fabrice and Vogt,  Julia E. and Widmer,  Andreas F.},
   year = {2018},
   month = nov,
-  pages = {1457–1462}
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 @article{Collins2023,
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   author = {Collins,  Amanda C. and Price,  George D. and Woodworth,  Rosalind J. and Jacobson,  Nicholas C.},
   year = {2023},
   month = sep,
-  pages = {675–685}
+  pages = {675-685}
 }
 
 @book{WHO2023,
@@ -230,4 +230,26 @@ @book{WHO2023
 	year = {2023},
 	pages = {xiv, 61 p.},
 	type = {Publications}
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+@article{CNE2023,
+  author       = {Conselho Nacional de Educação},
+  title        = {Resolução CNE/CES nº 1, de 11 de outubro de 2023},
+  journal      = {Diário Oficial União},
+  year         = {2023},
+  url          = {https://www.in.gov.br/web/dou/-/resolucao-cne/ces-n-1-de-11-de-outubro-de-2023-518120795},
+  urldate      = {2024-06-22}
+}
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+@article{Ruda2019,
+  title = {Formação em psicologia: uma análise curricular de cursos de graduação no Brasil},
+  author = {Rudá, Caio and Coutinho, Denise and Almeida Filho, Naomar de},
+  journal = {Revista e-Curriculum},
+  volume = {17},
+  number = {2},
+  pages = {419-440},
+  publisher = {Informa UK Limited},
+  year = {2019},
+  month = jun,
+  ISSN = {1809-3876}
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