Os dados foram organizados em planilha eletrônica e analisados com a assessoria do Serviço de Estatística da Faculdade de Enfermagem da Universidade Estadual de Campinas. Para o perfil dos profissionais de enfermagem, os dados foram descritos e dispostos em tabelas de frequência para as variáveis categóricas, com valores de frequência absoluta (n) e percentual (%), e medidas de posição (média, mínimo e máximo) e de dispersão (desvio-padrão) para as variáveis contínuas. Os indicadores assistenciais e de desempenho hospitalar foram apresentados em gráficos de barra, com linha de tendência, para visualização da série histórica.
Para descrição do ambiente da prática profissional, nível de exaustão emocional, clima de segurança, satisfação com o trabalho e qualidade do cuidado foram apresentadas as médias e desvio-padrão. Valores inferiores a 2,5 para os domínios do NWI-R foram indicativos de ambientes favoráveis à prática profissional (17-18, 38). Os níveis de exaustão emocional foram classificados em baixo, moderado e alto, de acordo com distribuição dos escores em tercis (40). Para os domínios do SAQ, valores superiores a 75 indicam a presença de atitudes favoráveis à segurança do paciente (42-43). A confiabilidade dos instrumentos utilizados foi avaliada por meio do coeficiente alfa de Cronbach, admitindo-se como satisfatórios valores superiores a 0,60 (45).
As correlações entre os domínios do NWI-R, exaustão emocional, clima de segurança, satisfação no trabalho e intenção de deixar o emprego foram realizadas por meio do coeficiente de correlação de Spearman. Este coeficiente é não- paramétrico e varia de -1 a 1, onde valores mais próximos de -1 indicam forte correlação negativa ou inversa e os valores próximos a 1 forte correlação positiva entre os domínios (46).
A regressão linear múltipla foi utilizada para testar o valor preditivo das variáveis exaustão emocional e satisfação no trabalho sobre o clima de segurança e a qualidade do cuidado percebido pelos profissionais de enfermagem. Nesta análise, foi aplicado o critério Stepwise de seleção de variáveis.
Para avaliar as relações entre as características do ambiente de trabalho dos profissionais de enfermagem (autonomia, controle e relações com os profissionais médicos) e as variáveis clima de segurança, exaustão emocional, satisfação no trabalho e intenção de deixar o emprego utilizou-se a análise por meio de Modelos de Equações Estruturais (MEE) pelo método Partial Least Square (PLS). Trata-se de uma técnica não-paramétrica, que garante alto poder estatístico e que está indicada para análise de modelos complexos, com elevado número de relações e grande número de variáveis observadas (indicadores, itens) (47). Para testar as relações entre as variáveis indicadas acima, construiu-se um modelo teórico (Figura 1), baseado em um modelo de componentes hierárquicos (47). Como as variáveis incluídas no estudo formam uma rede complexa de relações, os domínios do NWI-R (autonomia, controle sobre o ambiente e relações entre equipe de enfermagem e médicos) foram considerados constructos de primeira ordem e, o ambiente de trabalho constructo de segunda ordem. No modelo de componentes hierárquicos, o ambiente de trabalho é representado pelos três domínios do NWI-R, os quais, separadamente avaliam as características do ambiente. O ambiente de trabalho foi então relacionado às variáveis dependentes (ou variáveis de resultado): clima de segurança (SAQ), exaustão emocional (IBM), satisfação no trabalho (SAQ) e intenção de deixar o emprego (um item).
Para estas análises, utilizou-se do software Smart PLS 3.0 (Smart Partial Least Square, University of Hamburg, Hamburg, Germany) e seguiu-se os passos recomendados por Hair et al (47) e Ringle et al (48). A análise do MEE foi realizada em duas etapas de avaliação: 1) Modelo de mensuração e 2) Modelo estrutural.
1) Modelo de mensuração: foram avaliadas as relações entre os domínios (variáveis latentes) e seus respectivos itens (variáveis observadas), por meio da validade convergente, da confiabilidade e da validade discriminante. Estas análises foram obtidas por meio do módulo PLS Algorithm.
a. Validade convergente: foram observados os valores de AVE (Average
Variance Extracted), que reflete o quanto, em média, os itens se correlacionam
positivamente com seus constructos. Pelo critério de Fornell e Larcker, considerou-se adequado valores superiores a 0,50 para a AVE. Nos domínios que não atingiram o valor mínimo de 0,50, foram retirados os itens com carga fatorial abaixo de 0,70, um a um, do de menor carga para o de maior, até obter-se valores de AVE iguais ou superiores a 0,50.
b. Confiabilidade: foram considerados os valores da consistência interna, expresso pelo Coeficiente Alfa de Cronbach (α), e os valores da Confiabilidade Composta (CC), sendo esta última mais adequada ao PLS. Foram considerados satisfatórios valores superiores a 0,60 para a consistência interna e, superiores a 0,70 para a CC.
c. Validade discriminante: avaliou-se o quanto cada domínio funciona de forma independente dos outros. Adotou-se dois critérios de validade discriminante: cargas cruzadas - o item tem maior carga fatorial em seu domínio do que em outros e, critério de Fornell e Larcker – as raízes quadradas das AVEs são maiores do que as correlações com os outros domínios.
NWI-R -Nursing Work Index - Revised, IBM – Inventário de Burnout de Maslach, SAQ – Safety Attitudes Questionnaire – Short form 2006, Int_trab – intenção de deixar o trabalho nos próximos 12 meses
Figura 1 Modelo teórico
2) Modelo Estrutural: avaliou-se as relações entre os domínios (coeficientes de caminho e significância) e os indicadores de ajuste do modelo (Coeficiente de Determinação de Pearson, Validade Preditiva e Tamanho do Efeito). Estes resultados foram obtidos por meio das técnicas Bootstraping (1000 subamostras) e Blindfolding.
a. Coeficiente de Determinação de Pearson (R²): indica a qualidade do modelo ajustado, isto é, explica o quanto as variáveis dependentes são explicadas pelo modelo estrutural. Considerou-se R²=2% como efeito pequeno, R²=13% efeito médio e R²=26% efeito grande.
b. Significância dos Coeficientes de Caminho: avaliou se as relações entre os domínios são significantes, por meio do Teste t Student, onde valores para t ≥ 1,96 indicam que os coeficientes são significantes (p<0,05).
c. Validade preditiva ou indicador de Stone-Greisser (Q²): avalia a acurácia do modelo ajustado, considerando-se como perfeito o Q²=1, ou seja, um modelo que reflete a realidade. Valores de Q²>0 foram considerados adequados e foram expressos por meios dos coeficientes de redundância.
d. Tamanho do efeito ou Indicador de Cohen (f²): avalia o quanto cada um dos domínios é útil para o ajuste do modelo. Foram considerados 0,02 como pequeno, 0,15 médio e 0,35 grande. Estes valores foram expressos pelos coeficientes de comunalidade.
e. Interpretação dos coeficientes de caminho: cada um dos coeficientes entre a variável ambiente de trabalho e as variáveis clima de segurança, exaustão emocional, satisfação no trabalho e intenção de deixar o emprego foram interpretados de acordo com a teoria.