5 MATERIAL E MÉTODOS
5.7 Processamento e análise dos dados
Os dados foram organizados e inseridos planilha eletrônica do programa “Excel for Windows”, em forma de banco de dados eletrônico, seguido da digitação dos dados em duas planilhas independentes e a validação do banco. Destaca-se que foi atribuída identificação única para cada resposta dos sujeitos e as respostas foram codificadas em categorias numéricas.
O setor de atuação foi agrupado em seis categorias, de acordo com o tipo de unidade, levando-se em consideração o fluxo de pessoal e de familiares nessas unidades. (MENZANI;
FERRAZ BIANCHI, 2005). Deste modo, os setores foram categorizados em: Unidade de Terapia Intensiva: Unidades de Terapia Intensiva e Semi-Intensiva e Unidade de Transplantes; Unidade Clínica: Unidade Especializada no Tratamento de Doenças Infecciosas (UETDI), enfermarias das clinicas médica e cirúrgica, enfermarias da psiquiatria, enfermarias da ortopedia, centro de cirurgia de epilepsia e unidade de diálise; Unidade Cirúrgica: central de material, centro cirúrgico e sala de recuperação pós-anestésica; Unidade Materno-infantil:
enfermaria da ginecologia/ obstetrícia e da pediatria; Unidade Ambulatorial: ambulatório, setor de cardiologia, serviço de ambulatório do trabalhador, serviço de reabilitação; Unidade de Administração/coordenação de Enfermagem: unidade de pesquisa, divisão de enfermagem,
administração, captação de órgãos, gerenciamento de risco, Comissão de Controle de Infecção Hospitalar, centro integrado de qualidade e centro de educação continuada em enfermagem.
Com relação à natureza das mudanças ocorridas, além de avaliadas separadamente, as mudanças relatadas foram agrupadas em quatro categorias. Relaciona à vida pessoal (doença, morte, problema financeiro, gestação, separação, mudança de casa pelos filhos ou pelos pais, casamento, saída de casa pelo trabalhador e viagem), relacionada ao trabalho (mudança de cargo, problemas no trabalho, perda de emprego, aposentadoria e primeiro emprego), diversos fatores relatados e não quis relatar.
O banco de dados validado foi transferido para o programa “Statistical Package for the Social Science (SPSS) version 12 for Windows” e para software Statistical Analysis System (SAS) versão 9 para a análise estatística.
As variáveis analisadas no presente estudo, foram categorizadas em:
• Variáveis preditoras: demanda psicológica; controle no trabalho (uso de habilidade e autoridade decisória); demanda física; apoio social (apoio social pelo supervisor e apoio social pelos colegas); insegurança no trabalho; tipo de trabalho (modelo referencial-teórico); exposição ao estresse no trabalho (modelo referencial-teórico);
setor de trabalho; turno de trabalho; e CH;
• Variável desfecho: depressão;
• Variável modificadora de efeito: apoio social;
• Variáveis controle: idade; gênero; estado civil; escolaridade; renda familiar; tempo de atuação no hospital; tempo de atuação no cargo; tempo de atuação no setor; mudanças significativas na vida; presença de histórico familiar distúrbio psiquiátrico; e presença de distúrbio psiquiátrico no trabalhador;
• Demais variáveis estudadas: cor referida; com/sem companheiro; categoria profissional; vínculo empregatício; vínculo extra-instituição e função desempenhada no outro trabalho.
Primeiramente, por meio do software SPSS, foram conduzidas as análises univariadas descritivas - exploratórias, sendo as variáveis categóricas submetidas à análise da distribuição de freqüência (absoluta e percentual) e as variáveis contínuas submetidas à análise de medidas de tendência central (média e mediana) e dispersão (desvio-padrão), visando descrever as variáveis e os sujeitos da pesquisa.
Foram, então, conduzidas análises de associação bivariada, com o objetivo de avaliar a associação entre as variáveis e obter uma compreensão inicial dos dados coletados. Quando teste de Kolmogorov-Smirnov indicou a normalidade da distribuição das medidas, foram utilizados testes paramétricos Teste T de Student, Analise de Variância (ANOVA) e Correlação de Pearson. Quando a normalidade de distribuição não foi confirmada, foram realizados testes não-paramétricos Qui-Quadrado, Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis e Teste de Correlação de Spearman. O nível de significância adotado para todo o estudo foi menor ou igual a 0,05.
Em seguida, por meio do software SAS, foi realizada a análise de inferência multivariada, buscando analisar as associações entre as variáveis em estudo. Para estudar as relações entre as variáveis independentes e a variável dependente foram utilizados modelos Tobito (TOBIN, 1958). Essa classe de modelos lineares é utilizada quando a variável resposta em questão é discreta e apenas possui observações dentro de uma faixa de valores. Tal modelo, tem como pressuposto, que o resíduo obtido através da diferença entre os valores preditos pelo modelo e os valores observados tenha distribuição normal com média zero (0) e variância constante. A depressão, variável resposta no estudo, é medida pelo BDI, no qual os escores obtidos podem variar de zero a 63 pontos. Os ajustes foram feitos através da
“procedure QLIM” do software SAS.
Para a avaliação da consistência interna dos instrumentos e suas sub-escalas foi utilizado o coeficiente Alfa de Chronbach (α). Em geral, escalas com valor do alfa menor do que 0,70 são evitadas. No entanto, ainda que valores altos de alfa sejam necessários, não são suficientes uma vez que é uma estimativa "otimista" da confiabilidade (STREINER, 1993).
Nesse sentido, adotaram-se os pontos de corte sugeridos por Landis e Koch (1977): abaixo de 0 = pobre; 0 a 0,20 = fraca; 0,21 a 0,40 = provável; 0,41 a 0,60 = moderada; 0,61 a 0,80 = substancial, e 0,81 a 1,00 = quase perfeita, que têm sido adotado na avaliação do JCQ (MAGNAGO, 2008).
A natureza subjetiva dos construtos avaliados, aspectos psicossociais no trabalho, tipo de trabalho, exposição ao estresse ocupacional e depressão, que não podem ser observados diretamente pelo pesquisador, determinaram a seleção dos propostos de Ajzen e Fishbeim (1980) para a classificação da força de correlação entre as variáveis. Os critérios que adotados consideram valores próximos de 0,30 como satisfatórios, entre 0,30 e 0,50 de moderada magnitude, acima de 0,50 de forte magnitude e valores abaixo de 0,30 de pouco valor para a prática, mesmo que estatisticamente significante.
Para a avaliação do modelo preditivo utilizou-se o critério de informação de Akaike (Akaike Information Criterion – AIC). O AIC foi desenvolvido por Hirotsugu Akaike em 1971 e proposto em Akaike (1974), como uma medida do grau de adequação (goodness of fit) entre modelos estatísticos estimados. Desse modo, o AIC não é um teste de hipóteses, mas sim um teste para seleção do modelo mais adequado, revelando sua precisão e a complexidade. Os modelos propostos são classificados por meio de um valor AIC, sendo que o(s) de menor valor é considerado o melhor, ou seja, mais adequado a ser adotado.
Com relação à apresentação dos resultados encontrados, foram utilizadas tabelas para a melhor visualização e síntese dos dados.
Figura 4 - Modelo teórico proposto para avaliar a relação entre os aspectos profissionais e psicossociais no trabalho e a depressão em enfermeiros atuantes no hospital.