Após a obtenção da totalidade dos questionários preenchidos em papel para cada um dos dois grupos de inquiridos, (médicos e enfermeiros), passaremos a descrever;
O questionário aplicado divide-se nas seguintes partes correspondentes a 6 aspectos chave dos cuidados crónicos:
Parte 1 - Organização do Sistema de Prestação de Cuidados de Saúde: composta por 6 itens
Parte 2 – Ligações à comunidade: composta por 3 itens
Parte 3 – Nível prático: composta por 4 sub-partes, a saber,
Parte 3a – Apoio à auto-gestão do doente: composta por 4 itens
Parte 3b – Mecanismos de suporte à decisão: composta por 4 itens
Parte 3c – Organização do sistema de prestação: composta por 6 itens
Parte 3d – Sistema de informação: composta por 9 itens, mas que poderão ser subdivididos, criando-se uma nova parte (3e) que agregue os 4 itens relativos aos custos.
Cada um dos itens que compõem as partes e sub-partes do questionário corresponde a uma escala ordinal de avaliação de 0 a 11, em que:
De 0 a 2 está associado um nível D (nível mais baixo de cuidados crónicos)
De 3 a 5 está associado um nível C
De 6 a 8 está associado um nível B
De 9 a 11 está associado um nível A (nível mais elevado – integrado – de cuidados crónicos)
A partir dos valores atribuídos aos itens calcula-se um score médio (sub-escala), por cada uma das partes ou sub-partes e, a partir desses scores médios ou sub-scores, um score
médio total (escala) de avaliação da instituição de prestação de cuidados médicos.
Os questionários serão numerados, e serão atribuídos códigos às categorias de resposta das diversas questões. Será então criada uma base de dados em suporte informático, em que a informação dos questionários respectivos será registada. A essa base de dados são aplicados procedimentos de validação e controle de qualidade, para assegurar que não existem erros sistemáticos, nem valores impossíveis que enviesem ou invalidem os resultados a apurar.
A Gestão das Doenças Crónicas nos Cuidados de Saúde Primários 98
5.3 Metodologia
Estatística Descritiva
Os resultados foram apurados e analisados com estatística descritiva univariada e bivariada.
Foram construídas tabelas de frequências das variáveis nominais em estudo. Essas tabelas apresentam para as variáveis em causa as frequências absolutas (contagens do número de inquiridos para cada categoria de resposta) e frequências relativas (percentagens de inquiridos com base no total da amostra e nalguns casos, percentagens com base no total de respostas e percentagens acumuladas).
Para as variáveis contínuas ou ordinais em análise, construíram-se tabelas de estatísticas descritivas, em que se apresentam:
Medidas de tendência central: A média ou o ponto médio que é a média aritmética; a mediana que divide a distribuição em duas partes iguais, isto é o valor abaixo do qual se encontram 50% das observações.
Medidas de dispersão: O desvio padrão que representa o desvio médio das observações relativamente à média; o mínimo e o máximo que são os valores maior e menor observados numa determinada variável.
N: número de observações ou indivíduos com resposta válida que no nosso caso corresponde ao total da amostra.
Para facilitar a visualização de determinados resultados, construíram-se alguns gráficos (circulares, barras, diagramas de caixa e bigodes, de aranha...).
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Os diagramas de extremos e quartis (Box & Whiskers, também designados por “caixas e bigodes” ou Boxplots) permitem visualizar facilmente: as variáveis contínuas em estudo que apresentam tendencialmente valores superiores ou inferiores, as diferenças entre os grupos que queremos comparar, definidos pelas variáveis discretas seleccionadas, e também “prever” os resultados dos testes de diferenças de médias que estamos à espera de encontrar:
a linha grossa representa a mediana: uma distribuição simétrica terá a mediana centrada relativamente às extremidades superior e inferior da caixa;
os limites superior e inferior da caixa correspondem respectivamente aos valores da observação no percentil 75 e no 25, isto é, a altura da caixa representa o intervalo interquartil (IIQ);
os valores que se afastarem mais de 1,5 IIQ do percentil 25 ou 75 são considerados
outliers e identificados com um O e com o número da observação a que dizem respeito;
o os valores que se afastarem mais de 3 IIQ do percentil 25 ou 75 são considerados pontos extremos e identificados com um * e com o número da observação a que dizem respeito.
Testes paramétricos de diferenças de médias para 2 amostras independentes
Vamos querer testar se os valores de cada escala construída são significativamente diferentes, em média, entre dois grupos de inquiridos. Para cada escala ou sub-escala, queremos testar a hipótese nula da sua média ser igual nos grupos em estudo.
Quando queremos comparar dois grupos de observações ou de indivíduos desta forma, queremos aplicar testes t de diferenças de médias para amostras independentes. Estes testes são paramétricos, exigindo que sejam cumpridas as condições de normalidade da variável escala em cada grupo de inquiridos e de homogeneidade das variâncias da escala entre grupos, para que os seus resultados sejam fiáveis.
Assim, começamos por testar para cada escala, se segue uma distribuição normal em cada grupo de inquiridos. Note-se que, quando cada grupo tem uma dimensão inferior a 50 observações, aplicamos um teste de normalidade de Shapiro-Wilk, senão utilizamos o teste de Kolmogorov-Smirnov, mais adequado para amostras de dimensão superior.
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Se a condição de normalidade for violada, temos de aplicar testes não-paramétricos de
Mann-Withney.
Para as escalas que seguem uma distribuição normal, testamos a segunda condição de aplicabilidade: a homogeneidade entre as variâncias dos grupos. Essa condição é verificada aplicando-se um teste de Levene. Se a hipótese de homogeneidade das variâncias não for violada podemos ler os resultados do teste t na primeira linha da tabela de output. Se a hipótese de homogeneidade das variâncias for violada, o software fornece os resultados de um teste t ajustado à violação desta condição e lemos os resultados do teste t na segunda linha da tabela de output.
Quando se rejeita a hipótese de igualdade de médias entre os dois grupos, sabemos logo pela observação do valor das médias que grupo apresenta um valor de escala superior ao outro.
Para as escalas em que são violadas a primeira ou as duas condições de aplicabilidade, aplicam-se testes de Mann-Withney. No caso de se detectarem diferenças significativas entre médias dos ranks das escalas, observamos as médias dos ranks em cada grupo e sabemos que grupo apresenta um valor de escala superior ao outro.
Tanto para a aplicação dos testes paramétricos, como dos não-paramétricos, esta análise é complementada pela observação dos restantes resultados descritivos, de que destacamos os diagramas de Box & Whiskers respectivos, para nos assegurarmos que não existem outliers
ou valores extremos que façam, nomeadamente, com que a média não seja uma estatística fiável.
Note-se que os níveis de significância utilizados como referência para rejeitar ou não as hipóteses nulas em estudo são os habituais: 1%, 5% ou 10%. Assim, se por exemplo o valor de significância apresentado for inferior a 0.05 – tomando como nível de significância (n.s.) padrão 5% – rejeitamos a hipótese nula que se tiver a testar.
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