Discussão da implementação do software

Quanto aos dados sociodemográficos, a caracterização dos estudantes que participaram da implementação do software foi semelhante à encontrada na etapa de validação dos protótipos, a qual já foi discutida. Os resultados mostraram que os alunos dos grupos intervenção e controle apresentaram perfis similares e que as amostras eram homogêneas quanto ao sexo, idade e semestre do curso, embora pequenas diferenças tenham sido observadas. A homogeneidade dos grupos minimiza uma das limitações relacionada aos níveis de experiência ou às habilidades dos alunos, o que poderia afetar os resultados do estudo (AQUILINO, 1997).

Na realização do pré-teste, verificou-se que não houve diferença estatisticamente significante entre os grupos intervenção e controle no que se refere às taxas de acertos e erros. Esse resultado foi positivo, pois para que a intervenção fosse testada e comparada ao método tradicional, era necessário que os grupos intervenção e controle tivessem um mesmo nível de conhecimento sobre DE. No estudo de Lira e Lopes (2011), a identificação de CD, FR e DE também foi similar entre os alunos dos grupos intervenção e controle ao serem submetidos a um pré-teste que consistiu

na resolução de quatro casos clínicos que englobavam situações pertencentes a sete domínios da NANDA-I.

No que se refere à intervenção, verificou-se que, na amostra global, a proporção mais alta de acertos se deu na resolução dos casos clínicos pertencentes aos domínios Nutrição e Percepção/cognição. Em concordância, nos estudos de Türk, Tuğrul e Şahbaz (2013) e Yont et al. (2014), os alunos tiveram mais facilidade para identificar DE do domínio Nutrição que de outros domínios.

Um resultado similar ao obtido na testagem dos protótipos foi a baixa proporção de acertos na resolução do caso clínico pertencente ao domínio Crescimento/desenvolvimento, tanto considerando-se a taxa global de acertos quanto na identificação de ausência de CD (por se tratar de um diagnóstico de risco) e na identificação dos FR. É possível que as explicações apresentadas, anteriormente, também se apliquem aos resultados da implementação do software, isto é, a maior dificuldade em inferir diagnósticos de risco pode estar relacionada à tendência dos alunos de tentar encontrar um problema real. No estudo de Yont et al. (2014), as habilidades diagnósticas de alunos do primeiro semestre de um curso de enfermagem foram avaliadas a partir de um caso-modelo, o qual descrevia a história clínica de um paciente real e o tratamento recebido na clínica. Três professores determinaram uma lista de 18 DE que eram aplicáveis ao caso-modelo. Nesse estudo, verificou-se que diagnósticos de risco foram identificados numa frequência significativamente mais baixa que diagnósticos reais.

No tocante à identificação de CD, verificou-se, na amostra global, que ocorreram mais erros nos domínios Promoção da saúde, Atividade/repouso, Princípios de vida e Crescimento/desenvolvimento. No estudo de Yont et al. (2014), de um total de 15 diagnósticos inferidos pelos alunos de enfermagem, nenhum se relacionava ao domínio Princípios de vida. Além disso, os autores observaram que alguns alunos identificaram diagnósticos médicos ou manifestações clínicas, como hipertensão e taquicardia, como DE, evidenciando uma dificuldade em distinguir diagnósticos médicos dos de enfermagem.

Com relação aos FR, verificou-se que, na amostra global, os alunos tiveram mais facilidade em identificar esses elementos que as CD e os DE. No estudo de Lopes et al. (2013), a eficácia de um software para verificação da acurácia diagnóstica de estudantes de enfermagem foi avaliada a partir da aplicação de três casos clínicos com diagnósticos definidos por especialistas. A verificação do raciocínio diagnóstico dos alunos foi feita a partir da mensuração de quatro

escores: desempenho ao estabelecer a relação entre CD/FR e DE; desempenho na identificação do grau de presença das CD/FR no caso clínico; desempenho na determinação e classificação dos DE; e Desempenho na determinação dos DE por um modelo para avaliação da acurácia diagnóstica baseado em lógica Fuzzy. Em concordância com os resultados do presente estudo, Lopes et al. (2013) verificou que o desempenho dos alunos ao determinar a relação entre CD/FR e DE foi mais baixo, na resolução dos três casos clínicos, que o desempenho na identificação da presença das CD e FR e na identificação dos DE.

Comparando-se a performance dos alunos do grupo controle com a dos alunos do grupo intervenção, não foram observadas diferenças significativas, exceto em duas situações:1) alunos do grupo intervenção tiveram mais chance de acertar a inferência relacionada à CD Comer em resposta a estímulos internos que não a fome; e 2) alunos do grupo intervenção tiveram menos chance de acertar a inferência relacionada à CD Dor abdominal. Contudo, não foi possível elucidar esta relação e não se deve descartar a possibilidade de tratar-se de uma associação espúria. A habilidade de inferir diagnósticos corretamente está relacionada a uma série de fatores cognitivos que são complexos e difíceis de explanar. Cholowski e Chan (2004) afirmam que a facilidade de acessar mentalmente conhecimentos prévios e o uso de um pensamento bem estruturado estão relacionados a uma maior qualidade do raciocínio diagnóstico e à capacidade de gerar diagnósticos de alta qualidade. No entanto, é quase impossível avaliar o quão acessíveis ou bem estruturados são os processos mentais utilizados por um indivíduo.

Na realização do pós-teste não houve diferenças significas das taxas de acertos e erros entre os grupos, igualmente ao que foi observado no pré-teste. Em contrapartida, no estudo de Lira e Lopes (2011), a média das notas do pós-teste do grupo experimental foi estatisticamente maior quando comparada à média do grupo controle (p<0,001).

Outro resultado importante se refere à avaliação intragrupo das médias das notas do pré-teste e do pós-teste a partir do teste de Wilcoxon, o qual revelou que, em ambos os grupos, houve melhora significativa do desempenho, com médias maiores no pós-teste (p=0,022). Isso evidencia a equivalência da efetividade do software em relação ao método tradicional de resolução de casos clínicos.

Na avaliação da usabilidade do software Wise Nurse, verificou-se que a mediana das questões ímpares foi próxima a 4 e a das questões pares foi próxima a 1,5, o que indica uma boa usabilidade.A média do escore SUS obtida, no valor de 83,75, indica uma boa usabilidade e uma

alta probabilidade de aceitação do sistema de acordo com Bangor, Kortum e Miller (2009). Na literatura, não foram encontrados estudos a respeito da verificação da usabilidade de ferramentas com escopo similar ao da que é objeto desse estudo, com base na escala SUS. Um resultado semelhante ao que foi obtido no presente estudo é apontado por Tenório et al. (2011), o qual encontrou uma média de escores SUS de 83,5 ao avaliar a usabilidade deum protocolo eletrônico para o atendimento e monitoramento do paciente com doença celíaca, disponível na web. Grossi, Pisa e Marin (2014) aplicaram o questionário SUS na avaliação da usabilidade de um aplicativo de consulta de medicamentos quimioterápicos e obtiveram escores SUS de 90 para o aplicativo no tablet e de 97 para o sistema web.

Verificou-se ainda que o escore SUS apresentou relação linear com as notas do pré- teste e do pós-teste, de forma que os alunos que tiveram um bom desempenho nos testes de conhecimento também foram os que atribuíram uma boa usabilidade ao software. De modo genérico, essa relação indica que os usuários que consideraram o software fácil de usar também tiveram um maior aprendizado. Esses resultados remetem à satisfação do usuário, a qual pode ser considerada como um consequente da usabilidade. O usuário está satisfeito quando acredita que o aparato tecnológico atende suas necessidades e expectativas (OLIVEIRA NETO, 2000). Assim, é compreensível que o grau de alcance dos objetivos propostos (no caso, a obtenção de uma melhora de desempenho ao solucionar questões sobre DE) se relacione, diretamente, a uma boa usabilidade.

No que se refere às sugestões dos alunos, a inserção da opção de “voltar” na interface do sistema foi apontada, novamente. Também foi sugerido que as opções “ver resultados” e “respostas comentadas” pudessem ser exibidas logo após a resolução de cada caso clínico. Considera-se que essas sugestões são relevantes para o aprimoramento do software, podendo ser instituídasem uma futura atualização do sistema.

Dificuldades no processo de raciocínio diagnóstico são comuns, tanto durante a formação quanto na atuação profissional, devido à complexidade dessa tarefa. Sabe-se que a identificação precisa de um DE está relacionada à capacidade de fazer julgamentos clínicos responsáveis e que muitos alunos se sentem despreparados, frente ao desconhecido, para executar tais julgamentos (GÓES, 2010). Em um estudo desenvolvido com a finalidade de avaliar o conhecimento e a percepção de estudantes de enfermagem ao usar a NANDA-I, verificou-se que déficit de conhecimento e limitações relacionadas a suporte são as principais barreiras ao uso dessa classificação (OGUNFOWOKAN et al., 2013). Para Carpenito-Moyet (2010), o uso de estratégias

que orientem o aluno a focalizar o aprendizado sobre DE e que utilizem linguagens padronizadas, pode produzir resultados curriculares positivos. Acredita-se que o software Wise Nurse pode vir a suprir essas demandas, por dar suporte à aquisição de conhecimentos sobre DE e ao desenvolvimento da habilidade diagnóstica.