Preparação preliminar dos dados

Esta etapa incluiu a preparação da base de dados fornecida em formato Excel para poder ser analisada de forma expedita através do SPSS.

Análise das variáveis

Das metodologias aplicadas no projeto de investigação para a recolha de dados, pretendeu- se focar os resultados obtidos através da aplicação do Questionário Nórdico, avaliação RULA, OCRA, e da avaliação clínica por especialista. Assim sendo, a totalidade das variáveis foi distribuída segundo cinco categorias (Anexo A)

 Sociodemográfica – variáveis relacionadas com as características

sociodemográficas, de carácter individual, do trabalhador como, género, idade, membro dominante, peso, altura, histórico profissional (fora e dentro da empresa), a realização de atividades extra, tarefas do dia-a-dia, tempo de serviço, etc.;

 Estado de saúde – variáveis que caracterizam o estado de saúde dos colaboradores,

tabágicos, diagnóstico médico no último ano, medicação regular, doença profissional e avaliação postural;

 Sintomatologia LME – agrupa todas as variáveis relativas à caracterização da

sintomatologia LME manifestada pelos trabalhadores, como por exemplo, sintomas últimos 12 meses, frequência e duração dos sintomas, recurso a cuidados de saúde, tratamento, sintomas última semana, intensidade dos sintomas, tempo perdido, etc.;

 Relação dos sintomas com o trabalho – refere-se a todas as variáveis do estudo

passíveis de relacionar, sobre o ponto de vista do trabalhador, os sintomas LME com o trabalho. São exemplos, a perceção da relação com o trabalho, a restrição ou recolocação no trabalho, causas do problema, impacto na capacidade de trabalho, etc.;

 Avaliação do risco do posto de trabalho – inclui as variáveis respeitantes à

avaliação dos postos de trabalho através dos métodos RULA e OCRA;

 Sinais de doença – variáveis associadas à avaliação clínica realizada, como por

exemplo a existência o não de sinais de doença, o nº de segmentos afetado e a doença detetada.

As variáveis acima descritas têm naturezas diferentes, isto é, existem variáveis quantitativas, que são mensuradas através de escalas, como o peso, a idade, a altura, a frequência cardíaca, etc. e outras qualitativas ou categóricas como o sexo, posto de trabalho, existência de sintomas LME, etc.. Cada um destes tipos de variáveis implica um tratamento estatístico diferente.

Preparação de escalas e classes/ca tegorias

Também foi necessária a criação de categorias fixas para alguns dos dados de resposta aberta, que detinham grande variabilidade. Esta preparação da informação foi realizada de forma a garantir uma análise mais facilitada, tentando-se manter sempre o mais fiel possível aos dados existentes (Anexo B).

Ainda foram criadas categorias para algumas variáveis quantitativas, no sentido de agrupar e permitir uma análise facilitada, como é o caso da idade, o tempo de serviço, os resultados da avaliação RULA e OCRA, etc.

Verificação da consistência dos dados e eliminação de outliers

Para a análise estatística foi necessária uma verificação de todos os dados de forma a garantir que estavam consistentes. Quando tal não acontecia, houve a necessidade de verificar se era possível corrigi-los antes de proceder a qualquer análise. É o caso, por exemplo, de pequenas correções resultantes, potencialmente, de erros de preenchimento dos dados, como por exemplo variáveis com valores contraditórios.

Também se considerou existência de várias variáveis distintas (por exemplo: “Frequência

sintomas: pescoço”, “Frequência sintomas: ombro”, etc.) a que estava atribuída uma

determinada escala única, e que estavam consideradas individualmente. Sempre que um individuo não tinha sintomas em determinada área, a variável de frequência dos sintomas

dessa área permanecia, maioritariamente, vazia na base de dados original, fazendo variar substancialmente o número de indivíduos com resposta válida para cada uma das variáveis. Nesta análise preparatória considerou-se importante distinguir os que não têm sintomas nessas áreas dos que não responderam a essa parte do questionário. Assim, considerou-se a existência de variáveis grupais, isto é variáveis que são, obrigatoriamente, respondidas pelo mesmo grupo de indivíduos. Neste exemplo, considerou-se que um individuo que não manifestasse sintomas numa determinada área deveria colocar o valor “0” para que as percentagens calculadas para a mesma considerassem o total de indivíduos que efetivamente responderam e não apenas aqueles que manifestam os sintomas nessa área. De destacar que esta consideração permite a construção de gráficos de tipo barras sobrepostas, em que a totalidade dos inquiridos é sempre a mesma para a variável grupal, neste exemplo a “Frequência dos sintomas”.

O referido para esta variável é aplicável a outras do mesmo género, associadas a escalas e, normalmente, divididas pelas várias áreas anatómicas, como por exemplo “Classificação

do sintoma”, “Duração dos sintomas”, “Intensidade dos sintomas”, etc..

Finalmente, foi considerada como valida a totalidade de intervenientes, exceto os 23 que não foram avaliados por nenhum método, perfazendo 146 conjuntos de dados. Contudo, o tamanho da amostra válida, isto é com resposta efetiva, vai modificar-se entre as variáveis analisadas, conforme o sujeito tenha ou não sido alvo da avaliação respetiva. Em qualquer caso serão sempre consideradas as percentagens válidas sendo sempre indicado o valor N que compõe a amostra para cada variável.

Transferência dos dados para o SPSS

A criação da base de dados para análise no SPSS foi realizada através de dois passos:

 Preparação da interface de variáveis, realizada através da análise de variáveis e da preparação de escalas e classes, que serviu de base para todo o tratamento estatístico (Figura 13);

 A transferência dos dados para o SPSS, evitando ao máximo a utilização de variáveis de tipo

“string”.

Figura 13 – Definição e classificação das variáveis em estudo (SPSS)