Para a organização e análise dos dados, foram estabelecidas várias etapas:
7.8.1 Organização dos dados
Etapa A: foi formatada planilha do Excel for Windows, realizada dupla
digitação, pelo próprio pesquisador, a fim de validar os dados inseridos, conferir erros de digitação e obter dados fidedignos, livres de erros;
Etapa B: os dados foram transportados para um banco de dados definitivo,
utilizando o software IBM® SPSS, versão 20.0.
7.8.2 Análise dos dados
Etapa 1: num primeiro momento, foi realizada a caracterização do perfil dos
participantes, com a descrição dos dados sociodemográficos, da vida afetivo-sexual, epidemiológicos, de tratamento, clínicos e de uso de drogas da população do estudo utilizando a estatística descritiva, como frequência simples, medidas de tendência
central (média e mediana) e medidas de variabilidade ou dispersão (desvio padrão, mínimo e máximo), os quais são procedimentos estatísticos importantes, por permitir que o pesquisador resuma, organize, interprete e comunique a informação coletada por meio da informação numérica (POLIT; BECK; HUNGLER, 2004, p. 312-320).
Após a composição dos escores das Escalas de Estigmatização, Suporte Social e Qualidade de vida, utilizou-se a estatística descritiva, como medidas de posição ou de tendência central, medidas de variabilidade ou dispersão e consistência interna das variáveis de interesse.
As medidas de posição ou de tendência central são valores representativos de distribuição, importantes na apresentação de dados quantitativos por apresentarem o valor do ponto em torno do qual os dados se distribuem, sendo consideradas, neste estudo, medidas de tendência central a média aritmética (ou simplesmente média) e a mediana (POLIT; BECK, 2011).
As medidas de variabilidade ou dispersão (desvio padrão, mínimo e máximo) indicam como os valores são agrupados; são utilizadas para expressar a variabilidade das distribuições (POLIT; BECK, 2011).
A consistência interna é a correlação medida entre os itens de um mesmo instrumento e destes com o escore total. O instrumento que apresenta consistência interna tem seus itens medindo o mesmo traço (POLIT; BECK, 2011).
Para avaliar a consistência interna dos instrumentos utilizados, empregou-se coeficiente alfa (α) ou alfa de Cronbach, o qual pode variar entre zero e um (0,000 e +1,000), sendo que quanto maior for o valor, mais preciso e maior será a consistência interna do instrumento (POLIT; BECK, 2011), considerando-se o valor de 0,700 como mínimo ideal, mas também aceitando-se 0,600 em pesquisas exploratórias (CRONBACH, 1951).
Etapa 2: nesta etapa foi realizado o teste de normalidade e definidos os
testes aplicados para a comparação entre os domínios dos instrumentos utilizados (escala de estigmatização, escala de suporte social e questionário HAT-QoL) com as variáveis sociodemográficas, da vida afetivo-sexual, epidemiológicas, de tratamento, clínicas e uso de drogas da população do estudo, a afim de testar as hipóteses do estudo.
Material e Método I 80
Para verificar a distribuição normal das variáveis, aplicou-se Teste de Shapiro-Wilk (Tabela 1), o qual verifica a hipótese de normalidade dos dados por parte da amostra.
A escolha desse teste, se justifica por ser considerado o melhor teste de aderência à normalidade e ser superior aos outros testes, como Kolmogorovi- Smirnov, Qui-quadrado de Pearson e Lilliefors (TORMAN; RIBOLDI, 2012).
Tabela 1: Resultado do teste de normalidade Shapiro-Wilk dos escores da escala de
estigmatização, suporte social e questionário HAT-QoL, aplicado em pessoas que vivem com HIV/aids de um ambulatório especializado, Passos – MG, 2014-2015
DOMÍNIOS/ESCALAS SHAPIRO-WILK Statistic df Sig. ESCALA DE ESTIGMATIZAÇÃO Estigmatização personalizada 0,946 258 0,000 Revelação 0,980 258 0,001 Autoimagem negativa 0,955 258 0,000 Atitudes públicas 0,953 258 0,000 Geral 0,958 258 0,000
ESCALA DE SUPORTE SOCIAL
Apoio instrumental ou operacional 0,973 258 0,000 Apoio emocional ou de estima 0,944 258 0,000 Escore geral da escala 0,972 258 0,000
QUESTIONÁRIO HAT-QOL
Função geral 0,935 258 0,000 Satisfação com a vida 0,893 258 0,000 Preocupações com a saúde 0,876 258 0,000 Preocupações financeiras 0,846 258 0,000 Preocupações com a medicação 0,776 258 0,000 Aceitação do HIV 0,803 258 0,000 Preocupações com o sigilo 0,890 258 0,000 Confiança no profissional 0,581 258 0,000 Função sexual 0,809 258 0,000
Por apresentar também melhor poder de controle da taxa de erro tipo 1(rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira), sendo recomendado pelos próprios autores Shapiro e Wilk (1965) por meio de análises, prova-se que este teste é poderoso em situações com tamanhos amostrais diversos, quando comparados aos testes já mencionados.
Esse teste foi aplicado nas escalas de estigmatização e suporte social e no questionário de qualidade e vida; considerando não significativo (p≥0,05), ou seja, quando os dados não diferem de uma distribuição normal e significativo (p<0,05), quando a distribuição é significativamente diferente de uma distribuição normal, isto é, ela é não-normal (FIELD, 2009).
O teste de normalidade indicou que as variáveis não apresentam distribuição normal dos dados, por isso foram utilizados os testes não paramétricos de Mann- Whitney e Kruskal-Wallis, para comparar os domínios dos instrumentos utilizados (escala de estigmatização, escala de suporte social e questionário HAT-QoL) com as variáveis sociodemográficas, da vida afetivo-sexual, epidemiológicas, de tratamento, clínicas e uso de drogas da população do estudo. O Teste de Mann-Whitney foi utilizado quando havia apenas dois grupos por variável e o Teste Kruskal-Wallis, para mais de dois grupos por variável.
A análise entre as variáveis deste estudo possibilitaram refutar ou não a real interferência na população estudada. Sendo assim, a fim de controlar o grau de risco cometido no aceitar ou rejeitar as hipóteses do estudo, adotou-se nível de significância alfa de 0,05 (α=0,05) (POLIT, BECK, 2011).
O p-valor, também denominado nível descritivo do teste, é o nome que se dá à probabilidade de se observar um resultado estatístico, sendo comparado ao nível de significância alfa para decidir se a hipótese nula deve ou não ser rejeitada. Em outras palavras, o valor-p corresponde ao menor nível de significância que pode ser assumido para rejeitar a hipótese nula. Dessa forma, para a análise da probabilidade real da relação testada, utilizou-se de p maior do que α para os resultados não significativos e p menor ou igual a α para as análises significativas (PAGANO & GAUVREAU, 2004).
Etapa 3: a fim de investigar as correlações entre os domínios da Escala de Estigmatização (estigmatização personalizada, revelação, autoimagem negativa, atitudes públicas) com os domínios das Escalas de Suporte Social (apoio instrumental ou operacional e apoio emocional ou de estima) e Questionário HAT- QoL (função geral; satisfação com a vida; preocupações com a saúde; preocupações financeiras; preocupações com a medicação; aceitação do HIV; preocupações com o sigilo; confiança no profissional e função sexual), foi utilizado o coeficiente de correlação de Spearman, o qual é considerado uma alternativa não paramétrica para o coeficiente de correlação de Pearson (ZANEI, 2006).
A investigação por correlação, analisa as relações entre as variáveis, ou seja, o grau de associação existente entre elas, sem haver manipulação das variáveis em
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estudo. Tal análise não permite fazer inferência acerca da causalidade, mas apenas acerca das relações entre as variáveis (POLIT; BECK, 2011).
A correlação é o método mais comum para descrever o relacionamento entre duas variáveis, uma vez que mede o grau de relação entre duas variáveis, descreve a intensidade e a direção da relação (MUCELIN, 2010; POLIT; BECK, 2011, p.438- 439).
O coeficiente de correlação resume o grau de “perfeição” da relação, é dado por um valor rs que pode variar de -1,000 a +1,000, passando pelo zero. Os valores
que estiverem de 0,000 e +1,000, expressam correlação positiva, ou seja, enquanto uma variável aumenta a outra também aumenta, o zero indica que não existe nenhuma correlação e os valores que estiverem entre 0,000 e -1,000 significa correlação negativa (inversa), em que o aumento de uma variável está relacionada com a diminuição de outra variável. Os valores de rs (-1,000 ou +1,000) também
podem ser interpretados quanto à força existente entre a correlação das variáveis, de forma que quanto mais próximo estiver destes extremos, maior será a relação entre elas (POLIT; BECK, 2011, p. 438-439). Dessa forma, a fim de facilitar as interpretações das correlações, foi proposto por especialistas do British Medical Journal, as seguintes associações de resultado de rs (Quadro 5):
Valores de rs Interpretação
0,000 – 0,190 Ausente ou muito fraca
0,200 – 0,390 Fraca
0,400 – 0,590 Moderada
0,600 – 0,790 Forte
0,800 – 1,000 Muito forte
Quadro 5: Associação dos valores de rs com suas interpretações.
Fonte: ZANEI, 2006.
Etapa 4: nesta etapa, ocorreu a análise da influência conjunta das variáveis
sobre a estigmatização, utilizando-se o método de análise de regressão múltipla. Para a presente análise de regressão, a variável dependente do estudo é o escore global da escala de estigmatização. As variáveis independentes do estudo das escalas são o escore total da escala de suporte social e os escores dos domínios da escala de qualidade de vida: função geral; satisfação com a vida; preocupações com a saúde; preocupações financeiras; preocupações com a
medicação; aceitação do HIV; preocupações com o sigilo; confiança no profissional e função sexual.
As demais variáveis independentes, ligadas aos aspectos sociodemográficos, da vida afetivo-sexual, clínicas, epidemiológicas e laboratoriais foram descritas a seguir.
As variáveis sociodemográficas utilizadas foram sexo (masculino/feminino); faixa-etária (20 a 29, 30 a 39, 40 a 49, 50 a 59 e 60 ou mais); procedência (Passos/outra); faixa-escolar (0, 1 a 5, 6 a 10 e 11 ou mais); situação conjugal (solteiro, casado/amasiado ou viúvo/separado); ocupação (empregado, desempregado, aposentado, afastado); arranjo domiciliar (sozinho/acompanhado); condição de moradia (própria, emprestada ou alugada); renda individual (até 1 salário e acima de 1 salário); religião praticante (católica, evangélica, outra ou não tem), e convívio com alguém com HIV (sim/não).
Com relação à vida afetivo-sexual, têm-se as variáveis orientação sexual (heterossexual, homossexual ou bissexual); presença de parceria sexual nos últimos 12 meses (sim/não); tipo de parceria sexual (fixo, eventual ou não tem parceria); situação diagnóstica da parceria sexual (positiva, negativa ou desconhecida) e uso de preservativo masculino (sempre, às vezes, nunca ou não tem vida sexual).
Das variáveis epidemiológicas, de tratamento, clínicas e de uso de drogas, há o tempo de ciência do diagnóstico (até 2, de 2 até 5, 5 a 10 e acima 10); quem sabe do diagnóstico (família, família e amigos, esconde o diagnóstico); categoria de exposição ao HIV (sexual, sanguínea, outra, não sabe); presença de internação (sim/não); tempo de início de tratamento (até 30, 31 a 365, 366 ou mais); interrupção de tratamento (sim/não); carga viral (detectável/indetectável); contagem de linfócitos T CD4+ (<200, 200 a 499, >500); presença de comorbidades (sim/não); número de antirretrovirais diferentes ao dia (até 2, 3 ou mais ); presença de efeitos adversos (sim/não); depende de cuidados (sim/não) e uso de drogas (sim/não).
Para a realização das análises da regressão, foi utilizado o programa R versão 3.1.2 através da biblioteca GAMLSS (STASINOPOULOS; RIGBY, 2007). A classe de Modelos Aditivos Generalizados para Posição, Escala e Forma (GAMLSS em inglês) é adequada, sobretudo para a modelagem da variável resposta quando esta não segue a condição de distribuição da família exponencial e nos casos em que o regressando exibe heterogeneidade, ou seja, quando a escala ou a forma da
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distribuição da variável resposta mudam com as variáveis explanatórias (FLORÊNCIO, 2010).
Sob heteroscedasticidade, os estimadores de mínimos quadrados ordinários permanecem não-viesados e consistentes, mas deixam de ser eficientes (variância mínima). Adicionalmente, o estimador usual de sua matriz de covariâncias não é válido. Em consequência, os testes t e F convencionais podem conduzir a inferências errôneas (BATES; WATTS, 1988).
A biblioteca ggplot2 (WICKHAM, 2009) foi utilizada para elaboração dos gráficos. Para a seleção da distribuição mais adequada, foram utilizados os critérios de informação da Deviance Global, informação de Akaike (AIC) e Bayesiano (SBC). Quanto menores os valores dos critérios, melhor o ajuste da distribuição aos dados.
A análise de regressão foi elaborada em partes, sendo estas ilustradas na Figura 4.
1ª parte – Nesta primeira parte da regressão, foram inseridas apenas as
variáveis relacionadas ao questionário HAT-QoL e o suporte social total, as quais modelariam a média do escore de estigmatização. Inicialmente, foram inseridos apenas os termos lineares no modelo.
2ª parte - Em seguida, foi testada a adição, com base em indícios nos
gráficos de dispersão, de termos quadráticos.
3ª parte – Foram inseridas as variáveis das escalas para modular a presença
de heterocedasticidade.
A partir do modelo ajustado das variáveis das escalas, qualidade de vida e suporte social, para modelar a média e a variabilidade, efetuou-se a interpretação dos parâmetros do modelo escolhido, sendo gerados os gráficos dos valores preditos de Escore de Estigmatização.
4ª parte - Ao modelo final da etapa anterior, foram inseridas as variáveis do
grupo sociodemográficas. As variáveis com o maior p-valor desse grupo foram retiradas, uma a uma, até que restassem apenas variáveis estatisticamente significantes no modelo. O mesmo foi efetuado com as variáveis dos grupos afetivo- sexuais e epidemiológicas, de tratamento, clínicas e uso de drogas. As variáveis significantes de cada grupo foram inseridas ao modelo ajustado das variáveis das escalas, resultando no modelo final de regressão (Figura 4).
ajuste ajuste
Figura 4: Modelo das etapas realizadas na análise de regressão
ESCALA DE ESTIGMATIZAÇÃO
Todas as variáveis de Qualidade de vida e Suporte Social total
Apenas as variáveis estatisticamente significantes de
Qualidade de vida e Suporte Social total ajuste Todas as variáveis Sociodemográficas Todas as variáveis afetivo-sexuais
Todas as variáveis clínicas, epidemiológicas e tratamento Apenas as variáveis sociodemográficas estatisticamente significantes Apenas as variáveis afetivo-sexuais estatisticamente significantes
Apenas as variáveis clínicas, epidemiológicas e tratamento, estatisticamente significantes ajuste Mod elo F inal Mod elo Inic ial ajuste ajuste
Variáveis sociodemográficas, afetivo-sexuais, clínicas, epidemiológicas e tratamento, que foram estatisticamente significantes em cada bloco
G
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