Tratamento e análise dos dados

Os dados foram organizados em planilha eletrônica e analisados por meio dos programas “SAS” - versão 9.4, Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) - versão 22.0 e Smart PLS 3.2.1 com auxílio de profissional especializado.

Para descrever o perfil da amostra foram elaboradas tabelas de frequência (absoluta e percentual) para análise descritiva das variáveis categóricas (sexo, estado

civil, formação profissional, instituição em que trabalha, turno de trabalho, tempo de trabalho na unidade e na instituição, setor em que atua no hospital, tipo de vínculo, outro vínculo empregatício, carga horária semanal, percepção da qualidade do cuidado e confiança na qualidade do cuidado prestado).

Foram obtidas medidas de posição e dispersão (média, mediana, desvio-padrão, valor máximo e valor mínimo) das variáveis contínuas (idade, número de profissionais e pacientes sob sua responsabilidade, percepção quanto à adequação de recursos materiais, tecnológicos e estrutura física, recomendação da instituição para um familiar como usuário e para um colega como um bom local de trabalho, intenção de deixar o trabalho atual e intenção de deixar a profissão, autonomia, controle sobre o ambiente da prática, relaçõs entre médicos e equipe de enfermagem, suporte organizacional, exaustão emocional, despersonalização, realização pessoal e satisfação no trabalho).

Para as análises envolvendo uma variável contínua e uma variável categórica foram aplicados os testes de Mann-Whitney ou de Kruskal-Wallis (77) de acordo com o número de categorias da variável categórica. A fim de verificar entre quais variáveis havia diferença estatística, o pós-teste de Dunn foi aplicado quando o teste de Kruskal-Wallis apresentou significância estatística (77).

As correlações entre as variáveis quantitativas foram avaliadas por meio do coeficiente de correlação de Spearman (77). Valores entre 0,1 a 0,29 indicam correlação fraca, entre 0,30 a 0,49 moderada e maior ou igual a 0,50 forte (62). Os mesmos valores se aplicam para um coeficiente de correlação negativo. As associações entre as variáveis qualitativas foram avaliadas por meio do teste Qui-quadrado (77).

Para a análise de correlação foram consideradas as variáveis do ambiente da prática de enfermagem, burnout, satisfação no trabalho e duas variáveis do desempenho organizacional (intenção de permanecer no emprego e intenção de permanecer na profissão). A intenção de permanecer no emprego e na profissão têm sido amplamente investigadas no cenário mundial devido à escassez de profissionais de enfermagem e às elevadas taxas de rotatividade. Além disso, foi previamente evidenciada sua relação com o ambiente da prática de enfermagem, burnout e satisfação no trabalho (78).

A análise da consistência interna das subescalas de cada instrumento foi aferida por meio do coeficiente alfa de Cronbach (79). Este coeficiente varia de 0 a 1, onde valores maiores do que 0,7 indicam existir confiabilidade entre as medidas (80).

A análise do modelo teórico que considera o papel do ambiente da prática de enfermagem e do burnout na satisfação no trabalho foi realizada por meio de um modelo

de equações estruturais considerando como método de estimação o Partial Least Squares (PLS), ou mínimos quadrados parciais. A elaboração de modelos teóricos e sua análise por meio da modelagem de equações estruturais tem por objetivo investigar a relação entre variáveis (81). Dessa forma, a compreensão da relação entre diferentes variáveis em um cenário específico pode proporcionar subsídios para a elaboração de intervenções na prática.

Para fins de análise do modelo teórico não foi considerada a variável do ambiente da prática “suporte organizacional” por ser derivada de itens que compõem as três demais subescalas (autonomia, controle sobre o ambiente da prática e relações entre médicos e equipe de enfermagem). Além disso, foi incluído dentro do construto ambiente da prática dois itens avaliados na percepção do desempenho organizacional: percepção quanto à adequação de profissionais para realização do cuidado de enfermagem e percepção quanto à adequação de recursos físicos, materiais e tecnológicos. Essas duas variáveis foram incluídas por terem sido previamente relacionadas à satisfação no trabalho e serem frequentemente avaliadas como componentes do ambiente da prática de enfermagem (2,50). Na construção do modelo teórico foram consideradas variáveis independentes

burnout e ambiente da prática de enfermagem, e como variável dependente a satisfação

no trabalho.

Para a implementação dessas análises foi utilizado o software Smart PLS 3.2.1 (82). A análise compreendeu duas etapas: análise do modelo de mensuração e do modelo estrutural. Na primeira etapa foi avaliado o modelo de mensuração. Essa etapa envolve avaliar a validade convergente e discriminante do modelo de mensuração. Para a análise da validade convergente do modelo fatorial, inicialmente foram avaliados os resultados obtidos da variância média extraída, ou Average Variance Extracted (AVE) para cada um dos fatores do modelo. Essa medida avalia a proporção da variância dos itens que é explicada pelo fator aos quais pertencem. Valores de AVE superiores a 0,5 indicam que o modelo converge a um resultado satisfatório Se são observados valores de AVE inferiores a 0,5 devem ser excluídos do modelo os itens com menores cargas fatoriais dos construtos que apresentaram valores de AVE insatisfatórios (81).

Ainda na etapa de avaliação do modelo de mensuração, foi avaliada a consistência interna por meio do alfa de Cronbach a fim de verificar se, conjuntamente, as respostas são confiáveis. Valores superiores a 0,7 são considerados satisfatórios (83). A confiabilidade composta também foi calculada com o objetivo de avaliar a validade

convergente do instrumento. Valores acima de 0,7 foram considerados como satisfatórios (81).

A validade discriminante foi avaliada, inicialmente, por meio do critério de Fornell-Larcker (84). Esse método compara as raízes quadradas das AVEs com os valores de correlação entre os fatores. O modelo apresenta validade discriminante se as raízes quadradas das AVEs forem maiores do que as correlações entre os fatores. O outro critério considerado para avaliar a validade discriminante foi a análise das cargas cruzadas (cross

loadings). Neste caso foi observado se a carga fatorial de um determinado item era mais

elevada no fator em que fora inicialmente alocado, do que nos demais fatores do modelo. As cargas fatoriais devem ser no mínimo maiores do que 0,5 e idealmente superiores a 0,7 (83).

Uma vez que as etapas de avaliação do modelo de mensuração foram concluídas, o próximo passo foi avaliar os resultados do modelo estrutural. A relação entre os fatores foi avaliada por meio do cálculo dos coeficientes de caminho, com seus respectivos intervalos de confiança e p-valores. A qualidade de ajuste do modelo estrutural foi avaliada por meio do cálculo do coeficiente de Determinação de Pearson (R²), do coeficiente de Validade Preditiva ou indicador de Stone-Geisser (Q²) e o Tamanho do Efeito ou Indicador de Cohen (f²) (81).

O coeficiente R² avalia a proporção da variância das variáveis latentes endógenas que é explicada pelo modelo fatorial. Cohen (62) sugere que um R² igual a 2% seja classificado como efeito pequeno, um R2 igual a 13% como efeito médio e um R2 igual a 26% como efeito grande. O indicador Q² avalia a qualidade de predição do modelo, onde valores maiores do que zero indicam um índice adequado. O Tamanho de efeito (f²) mede a mudança no R² quando um construto exógeno é omitido do modelo. Cohen (1988) sugere que os valores 0,02, 0,15 e 0,35 representam um efeito pequeno, médio e grande, respectivamente.