mSmartAVC: aplicativo móvel para a aprendizagem da detecção e cuidados de enfermagem a pessoa com acidante vascular cerebral

Abstract

A evolução da m-Health demonstrou resultados promissores ao cuidadoao AVC. Recursos da tecnologia de informação e comunicação, por meiodo telestroke, conectam equipes especializadas para apoio a tomadade decisão de profissionais que encontram-se em serviços com menorcomplexidade diagnóstica. Considerando a velocidade da tecnologiamóvel para aprendizagem dos profissionais de saúde, urge a necessidadede a enfermagem apropriar-se dessas novas ferramentas como apoio atomada de decisão durante a avaliação clínica dos pacientes com AVCem serviços de saúde à espera de um cuidado ágil, seguro e oportuno.Nesse contexto, apresenta-se os objetivos deste estudo: estruturar osconteúdos e critérios para a detecção e cuidado a pessoa com AVC noaplicativo mSmartAVC®; implementar a estrutura informatizada parao mSmartAVC® na plataforma mAPP®; testar com os enfermeiros eacadêmicos o aplicativo mSmartAVC®, para a detecção e cuidados a pessoacom AVC; medir o nível de aprendizagem dos enfermeiros e acadêmicospara a detecção e cuidados a pessoa com AVC a partir do uso do aplicativomSmartAVC®; avaliar com os enfermeiros e acadêmicos a qualidade doaplicativo mSmartAVC® a partir da aplicação do instrumento LearningObject Review Instrument (Lori) versão 2.0. Trata-se de uma produção eavaliação tecnológica e estudo quasi-experimental, do tipo antes e depois.Foi desenvolvido em três etapas: 1) produção tecnológica; 2) avaliaçãoda aprendizagem pré-teste e pós-teste do aplicativo mSmartAVC®; e3) avaliação da qualidade do mSmartAVC®. A etapa de desenvolvimentoda produção tecnológica ocorreu nos meses de julho a setembro, e acoleta de dados, nos meses de outubro e novembro de 2017. Fizeramparte do estudo 115 enfermeiros dos serviços de urgência/emergênciae 35 acadêmicos de enfermagem de uma universidade comunitáriado sistema da Associação Catarinense das Fundações Educacionais(ACAFE). O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética de Pesquisa daUFSC. As concepções pedagógicas utilizadas no mSmartAVC® foram aaprendizagem baseada em problemas e o design instrucional, mediadospela tecnologia persuasiva (lógica fuzzy). Os dados foram processados peloSoftware R versão 3.4.3 e apresentados como média, desvio-padrão, valormáximo, valor mínimo. Inferências estatísticas permitiram associações,concordância e nível de significância entre os dados, utilizando os testes:exato de Fisher, t de Student, Shapiro-Wilk e estatística de Wilcoxon.Os resultados foram apresentados em formatos de 3 manuscritos. Oprimeiro (M1) delineou a estrutura de conteúdos e critérios lógicospara o mSmartAVC®, desenvolvido na plataforma mAPP®. O segundo(M2) mediu o nível de aprendizagem de enfermeiros e acadêmicosantes e após o uso do mSmartAVC® e evidenciou diferença significativa(p<0,001) no aprendizado de enfermeiros e acadêmicos na tomada dedecisão diante da detecção e do cuidado a pessoa com AVC após o usodo aplicativo. O terceiro (M3) discorre sobre a avaliação da qualidadedo mSmartAVC®, apresentando valores altos entre as médias atribuídasàs variáveis do instrumento LORI® de 4,91 (±0,28) a 4,97 (±0,16),conferindo um conceito muito bom ao mSmartAVC®. Diante dos dadosevidenciados, as hipóteses estabelecidas foram comprovadas e, dessemodo, pode-se afirmar que o mSmartAVC® possui critérios de qualidadecertificados internacionalmente e melhora a decisão e avaliação clínicados enfermeiros e acadêmicos na detecção e cuidados a pessoa com AVC.

Abstract : The evolution of m-Health has shown promising results in handlingCVAs. Information and communication technology resources throughtelestroke connect specialized groups for support in the decision-makingof professionals who find themselves in services with minor diagnosticcomplexity. Considering the speed attained by mobile technology in thelearning of health professionals, there is an urgent need for nursing toadhere to the use of these new tools as a support for decision-makingduring clinical evaluation of stroke patients, who expect agile, safe andappropriate care in health services. Given this context, the objectives ofthis study are presented: to structure the contents and criteria for thedetection and care of stroke patients with the mSmartAVC® application;to implement a computerized structure in mSmartAVC® through themAPP® platform; to test the mSmartAVC® application for the detectionand care of stroke patients with nurses and academics; to measure thelevel of learning of nurses and academics for the detection and care ofstroke patients when using the mSmartAVC® application; to assess thequality of the mSmartAVC® application with nurses and academics,through the Learning Object Review Instrument (Lori), version 2.0. It isa technological production and evaluation as well as a quasi-experimentalstudy with a before and after design. The study was performed in three steps:1) technological production, 2) pre- and post-test learning assessmentsof usage of the mSmartAVC® application and 3) quality assessment ofthe mSmartAVC®. The technological production development stageoccurred from July to September, and the data collection, in October andNovember 2017. One hundred and fifteen nurses of emergency servicesand 35 students of a community college of the Acafe system took part inthis study. This study was approved by the Research Ethics Committeeof UFSC. The pedagogical concepts used to analyze the mSmartAVC®were Problem-based Learning and Instructional Design mediated byPersuasive Technology (fuzzy logic). The data was processed by thestatistics software R, version 3.4.3, and presented as mean, standarddeviation, maximum value, and minimum value. Statistical inferencesenabled associations, concordance and significance level between data byusing Fisher s exact test, Student s t-test, Shapiro-Wilk test and WilcoxonSigned Rank test. The results were presented in three-manuscript formats.The first (M1) outlined the content structure and logical criteria of themSmartAVC® , developed in the platform mAPP®. The second (M2)measured the level of learning from nurses and academics before and afterusage of the mSmartAVC®, showing significant difference (p<0.001) inthe learning of nurses and academics in decision-making when confrontedwith detection and care of stroke patients after using the application. Thethird (M3) evaluates the quality of the mSmartAVC, presenting highvalues between means assigned to the variables in the LORI® instrument,from 4.91 (± 0.28) to 4.97 (± 0.16), providing a Very Good rating tothe mSmartAVC®. Given the evidenced data, the hypotheses establishedwere proven to be correct and it becomes possible to affirm that theapplication mSmartAVC® has internationally certified quality criteria andimproves decision-making and clinical evaluation performed by nursesand academics in the detection and care of the stroke patients.