Análise de múltipla correspondência para auxiliar no levantamento de demandas formativas para a enfermagem

dc.contributor.advisorGomes, Apuena Vieira
dc.contributor.advisor-co1Magalhães, Ismênia Blavatsky de
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7041359168937281pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0601161335088804pt_BR
dc.contributor.authorMota, Gelly Viana
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5253963316888548pt_BR
dc.contributor.referees1Rocha, Cintia Capistrano Teixeira
dc.contributor.referees2Dantas, Daniele Vieira
dc.contributor.referees3Nunes, Isabel Dillmann
dc.date.accessioned2023-06-15T21:19:01Z
dc.date.available2023-06-15T21:19:01Z
dc.date.issued2022-12-21
dc.description.abstractContinuing Education (PE) in healthcare is based on the assumption of significant and problematizing learning, proposing strategies that enable collective construction, in addition to guiding paths for a dialogical relationship. In the Neonatal Intensive Care Unit (NICU), there is an intense dynamic in relation to the activities performed by the nursing staff, which makes it difficult for the EP to understand the whole and to act in a preventive way to possible sequels. In the line of development of educational technologies, this work has as main objective to identify factors and phenomena that help hospital continuing education in the survey of formative demands for nursing in the NICU, through the Multiple Correspondence Analysis (MCA). For this, data from January to December 2021, from the system incorporated in the NICU sector, the Research Electronic Data Capture (REDCap), which contains information from discharge and death records, were analyzed, resulting in 392 records. The research has a quanti-qualitative approach and for the development process of this work the PDCA (Plan, Do, Check and Action) method was adopted, which aims at delivering continuous improvement in the processes it enhances. Exploratory data analysis was performed using Colab, Python and R tools for this purpose. About 70.6% of the 2021 admissions were premature infants and 96% of these had hypothermia on admission. The difficulty in finding patterns due to the diversity of the data made it possible to apply the MCA to identify formative possibilities for the NICU nursing staff based on the data. Based on the data, which were defined according to their specificities in REDCap, MCA was used to proceed to a grouping aiming to explain the total variability of the data. Among several subsets, the subset of respiratory complications stands out, which showed an explanatory variability of 38.7% up to 48.9%. This demonstrates the potential that these data have in explaining a phenomenon that occurs in the NICU. This work has as a final result the presentation of the analysis about NICU data based on the MCA, guiding the EP in the planning of training, which is necessary and appropriate for the exercise of its function safely and independently. And finally, impact on the reduction of hospital costs that can be avoided through a qualification that is in line with the demand of the service.pt_BR
dc.description.resumoA Educação Permanente (EP) na área de saúde possui parte do pressuposto da aprendizagem significativa e problematizadora, propondo estratégias que possibilitam a construção coletiva, além de nortear caminhos para uma relação dialógica. Na Unidade de Terapia Intensiva Neonatal (UTIN), é apresentada uma dinâmica própria e intensa em relação às atividades desempenhadas pelas equipes de enfermagem, o que dificulta a EP na compreensão do todo e na atuação de maneira preventiva a possíveis sequelas. Na linha de desenvolvimento de tecnologias educacionais, este trabalho tem como objetivo principal identificar fatores e fenômenos que auxilie a educação permanente hospitalar no levantamento de demandas formativas para a enfermagem da UTIN, através da Multiple Correspondence Analysis (MCA). Para isso, foram analisados dados de janeiro até dezembro de 2021, do sistema incorporado no setor da UTIN, o Research Electronic Data Capture (REDCap), que contém informações dos prontuários de alta e óbito, resultando em 392 registros. A pesquisa possui uma abordagem quanti-qualitativa e para o processo de desenvolvimento deste trabalho foi adotado o método PDCA (Plan, Do, Check e Action) que visa a entrega de melhoria contínua nos processos em que aprimora. Realizou-se a análise exploratória dos dados usando as ferramentas Colab, Python e R para este objetivo. Cerca de 70,6% das admissões de 2021 foram bebês prematuros e 96% destes apresentaram hipotermia na admissão. A dificuldade em encontrar padrões devido à diversidade dos dados, viabilizou a aplicação do MCA para identificar as possibilidades formativas para a equipe de enfermagem da UTIN, baseadas nos dados. Com base nos dados, que foram definidos conforme suas especificidades no REDCap, utilizou-se do MCA para se proceder um agrupamento com o objetivo de explicar a variabilidade total dos dados. Dentre vários subconjuntos, destaca-se o subconjunto de intercorrências respiratórias que apresentou uma variabilidade explicativa de 38,7% até 48.9%. Isso demonstra o potencial que esses dados têm em explicar um fenômeno que ocorre na UTIN. Este trabalho tem como resultado final a apresentação da análise sobre dados da UTIN com base no MCA, norteando a EP no planejamento de formações, que seja necessário e adequado para o exercício da sua função de forma segura e independente. E por fim, impactar na redução dos custos hospitalares que podem ser evitados mediante uma qualificação que esteja em consonância com a demanda do serviço.pt_BR
dc.identifier.citationMOTA, Gelly Viana. Análise de múltipla correspondência para auxiliar no levantamento de demandas formativas para a enfermagem. Orientador: Apuena Vieira Gomes. 2022. 109f. Dissertação (Mestrado Profissional em Inovação em Tecnologias Educacionais) - Instituto Metrópole Digital, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/52717
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INOVAÇÃO EM TECNOLOGIAS EDUCACIONAISpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEducação permanentept_BR
dc.subjectEnfermagempt_BR
dc.subjectMultiple Correspondence Analysispt_BR
dc.subjectNeonatalpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS HUMANAS::EDUCACAOpt_BR
dc.titleAnálise de múltipla correspondência para auxiliar no levantamento de demandas formativas para a enfermagempt_BR
dc.typemasterThesispt_BR

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