Radio frequency identification para mensuração da carga de trabalho de enfermagem na unidade de terapia intensiva

Abstract

O desenvolvimento tecnológico é crescente em todas as áreas da sociedade contemporânea, tendo relevância na área da saúde em produtos aplicáveis aos propósitos terapêuticos, em sistemas de informações para melhoria de indicadores e na redução de complicações ou da mortalidade. Entre os diversos avanços e inovações tecnológicas encontra-se a radio frequency identification (RFID), uma tecnologia de identificação e captura automática de dados, com amplas aplicações na área da saúde, que foi utilizada neste estudo, para atender o propósito de mensurar a carga de trabalho da equipe de enfermagem, no cuidado aos pacientes críticos, internados em uma Unidade de Terapia Intensiva (UTI), de um hospital universitário, e como ela se distribuiu, entre os enfermeiros e os técnicos de enfermagem. Para esse propósito, foi desenvolvido um protótipo com RFID associado a uma rede de Internet Of Things (IoT) com Fog Computing, que foi capaz de identificar e quantificar o tempo de permanência dos profissionais de enfermagem à beira do leito assistencial da UTI. O dados aferidos pelo protótipo, aproximadamente 79000 interações, foram comparados aos resultados do instrumento Nursing Activities Score (NAS) pelo método de comparação de Bland- Altman e submetidos ao T-Test no aplicativo Statistical Package for the Social Sciences ( SPSS), com P de (0,263) bicaudal, demonstrando a concordância estatística entre os dois métodos, com resultado não significativamente diferente de zero. A concordância encontrada entre os métodos de mensuração de carga de trabalho da enfermagem na UTI, possibilita a utilização da tecnologia desenvolvida no contexto assistencial complementarmente ao uso do NAS, podendo ser um grande aliado para gerenciamento e qualificação da assistência aos pacientes em cuidado crítico.

Abstract: Technological development is increasing in all areas of contemporary society, with relevance in the health area in products applicable to therapeutic purposes, in information systems to improve indicators and in the reduction of complications or mortality. Among the various advances and technological innovations is radio frequency identification (RFID), a technology for identifying and automatically capturing data, with wide applications in the health area, which was used in this study to meet the purpose of measuring the load of the nursing team's work, in the care of critical patients admitted to an Intensive Care Unit (ICU) of a university hospital, and how it was distributed among nurses and nursing technicians. For this purpose, a prototype was developed with RFID associated with an Internet Of Things (IoT) network with Fog Computing, which was able to identify and quantify the length of stay of nursing professionals at the bedside of the ICU. The data measured by the prototype, approximately 79,000 interactions, were compared to the results of the Nursing Activities Score (NAS) instrument using the Bland-Altman comparison method and submitted to the T-Test in the Statistical Package for Social Sciences (SPSS) application, with P of (0.263) two-tailed, demonstrating the statistical agreement between the two methods, with a result not significantly different from zero. The agreement found between the methods of measuring the nursing workload in the ICU allows the use of technology developed in the care context, in addition to the use of the NAS, which can be a great ally for the management and qualification of care for patients in critical care.