Banca de DEFESA: GELLY VIANA MOTA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GELLY VIANA MOTA
DATA : 21/12/2022
HORA: 14:00
LOCAL: IMD - Sala B206
TÍTULO:

APRENDIZADO NÃO SUPERVISIONADO PARA CLASSIFICAÇÃO NO LEVANTAMENTO DE DEMANDAS FORMATIVAS PARA A ENFERMAGEM

PALAVRAS-CHAVES:

Educação Permanente; Aprendizado Não Supervisionado; Neonatal; Enfermagem.

PÁGINAS: 180
RESUMO:

Uma formação inadequada ou deficitária dos profissionais da área da saúde pode acarretar em sérias complicações para os pacientes. Em especial, na Unidade de Terapia Intensiva Neonatal (UTIN) o risco é evidenciado em bebês que mal iniciaram suas vidas. A 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. A UTIN apresenta 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. A produção de mudanças no processo de trabalho dessas equipes, nas práticas de gestão, de atenção e de controle social na área de saúde tem sido almejada pelos atores deste processo através da formação permanente em consonância com as demandas do próprio serviço. Na linha de desenvolvimento de tecnologias educacionais, este trabalho tem como objetivo principal auxiliar e contribuir com a educação permanente hospitalar no levantamento de demandas formativas para a enfermagem da UTIN através do Aprendizado Não Supervisionado (ANS). 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 ANS para identificar as possibilidades formativas para a equipe de enfermagem da UTIN baseado nos dados. Com base nos dados que foram definidos conforme suas especificidades no REDCap, utilizou-se do algoritmo para se proceder um agrupamento com o objetivo de explicar a variabilidade total dos dados. Quando aplicado o algoritmo no conjunto de antecedentes maternos, intercorrências respiratórias e intercorrências oftalmológicas, estes explicaram uma variabilidade de 56.6% até 47.3%. Isso demonstra a variabilidade explicativa de cada conjunto dos dados e que podem nortear a educação permanente em quais necessidades formativas podem ser contempladas por esses fatores que ocorrem na UTIN. Este trabalho visa auxiliar profissionais de saúde, em especial para a enfermagem, na indicação de conhecimento baseado nos dados do dia a dia da unidade, que seja necessário e adequado para o exercício da sua função de forma segura e independente, ao promover uma assistência de qualidade aos recém nascidos da unidade neonatal. 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.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 3229319 - APUENA VIEIRA GOMES
Interna - 2245086 - ISABEL DILLMANN NUNES
Interna - 1362181 - ISMENIA BLAVATSKY DE MAGALHÃES
Externa ao Programa - 4665456 - DANIELE VIEIRA DANTAS - UFRNExterna à Instituição - CINTIA CAPISTRANO TEIXEIRA ROCHA - EBSERH