Investigação da acurácia do raciocínio diagnóstico de enfermagem por estudantes em casos clínicos simulados

Publication year: 2020

Introdução:

esta pesquisa buscou investigar o acurado exercício do raciocínio diagnóstico seguido da tomada de decisão clínica, baseada na teoria do duplo processamento.

Objetivo geral:

avaliar a acurácia do raciocínio diagnóstico de estudantes de enfermagem frente a aplicação de uma tecnologia educacional baseada no duplo processamento.

Objetivos específicos:

verificar a acurácia de estudantes de enfermagem em concluir corretamente a ausência ou presença do diagnóstico da “Desobstrução Ineficaz de Vias Aéreas” em casos clínicos simulados; verificar o nível de acurácia diagnóstica dos estudantes de enfermagem para o julgamento clínico da “Desobstrução Ineficaz de Vias Aéreas” em casos clínicos simulados pela aplicação da Escala de Acurácia de Diagnóstico de Enfermagem; correlacionar a identificação pelo estudante de enfermagem da relevância, especificidade e coerência de pistas, conforme conceitualização da Escala de Acurácia de Diagnóstico de Enfermagem, com os indicadores clínicos inseridos nos casos simulados.

Método:

ensaio clínico controlado e randomizado, do tipo unicêntrico, aleatório e cego. O experimento foi realizado com 34 estudantes de enfermagem que atuaram diante do diagnóstico de enfermagem “Desobstrução Ineficaz de Vias Aéreas” em casos clínicos simulados.

Dois casos clínicos foram elaborados:

o Caso clínico 1 (grupo experimental), em conformidade com um estudo de validação clínica diagnóstica, no qual foram inseridas medidas de acurácia, baseado no modelo de duplo processamento; o Caso clínico 2 (grupo controle), que foi elaborado por procedimento livre de construção. Para verificação do nível de acurácia diagnóstica dos estudantes de enfermagem foi utilizada a Escala de Acurácia de Diagnóstico de Enfermagem.

Resultados:

observou-se que 100% dos estudantes, de ambos os casos, erraram a inferência da nomeação do Diagnóstico de Enfermagem “Desobstrução Ineficaz de Vias Aéreas”. Os estudantes do Caso clínico 1 apresentaram uma maior acurácia quando comparados aos do Caso clínico 2. Os estudantes do Caso clínico 2 apresentaram a categoria nula (35,3%), enquanto no Caso clínico 1 essa categoria não existiu. A categoria moderada foi identificada em 72,7% dos estudantes alocados no Caso clínico 2 e em 29,4% daqueles do Caso clínico 1. Além disso, 70,6% dos estudantes do Caso clínico 1 tiveram uma acurácia alta, comparados com 27,3% que vivenciaram o Caso clínico 2. Aqueles que vivenciaram o Caso clínico 1 inferiram uma média de quatro sinais e sintomas, enquanto aqueles que foram inseridos no Caso clínico 2 inferiram uma média de 0,9 sinais e sintomas. Foi possível observar que, à medida que o número de sinais e sintomas referidos aumentou, também aumentou a acurácia diagnóstica e vice-versa.

Conclusão:

os casos clínicos simulados que utilizam estudos de validação clínica diagnóstica baseados na teoria de duplo processamento facilitam a detecção de pistas, como sinais e sintomas, que são essenciais para proporcionar o raciocínio diagnóstico altamente acurado de estudantes de enfermagem, quando comparados a estudantes inseridos em casos clínicos simulados baseados em um reconhecimento de padrão.

Introduction:

this research sought to investigate the accurate exercise of diagnostic reasoning followed by clinical decision-making, based on the double processing theory.

General objective:

to evaluate the accuracy of the nursing students’ diagnostic reasoning when applying an educational technology based on double processing.

Specific objectives:

to verify the accuracy of nursing students in correctly concluding the absence or presence of the diagnosis of “Ineffective Airway Clearance” in simulated clinical cases; to verify the level of diagnostic accuracy of nursing students for the clinical judgment of the “Ineffective Airway Clearance” in clinical cases simulated by the application of the Nursing Diagnostic Accuracy Scale; correlate the nursing student’s identification of the relevance, specificity and coherence of clues, according to the conceptualization of the Nursing Diagnosis Accuracy Scale, with the clinical indicators inserted in the simulated cases.

Method:

controlled and randomized clinical trial, single-center, random and blind type. The experiment was carried out with 34 nursing students who worked on the nursing diagnosis “Ineffective Airway Clearance” in the simulated clinical cases.

Two clinical cases were elaborated:

Clinical Case 1 (experimental group), according to a clinical diagnostic validation study, in which accuracy measures were inserted, based on the double processing model; o Clinical case 2 (control group), which was elaborated by a construction-free procedure. To verify the level of diagnostic accuracy of nursing students, the Nursing Diagnostic Accuracy Scale was used.

Results:

it was observed that 100% of students, in both cases, missed the inference of the name of the Nursing Diagnosis “Ineffective Airway Clearance”. Students in Clinical Case 1 were more accurate when compared to those in Clinical Case 2. Students in Clinical Case 2 had a null category (35.3%), whereas in Clinical Case 1 this category did not exist. The moderate category was identified in 72.7% of the students allocated in Clinical Case 2 and in 29.4% of those in Clinical Case 1. In addition, 70.6% of students in Clinical Case 1 had a high accuracy, compared with 27.3% who experienced Clinical Case 2. Those who experienced Case 1 inferred an average of four signs and symptoms, while those who entered Case 2 inferred an average of 0.9 signs and symptoms. It was possible to observe that, as the number of referred signs and symptoms increased, so did the diagnostic accuracy and vice versa.

Conclusion:

the simulated clinical cases using diagnostic clinical validation studies based on the double- processing theory facilitate the detection of clues, such as signs and symptoms, which are essential to provide highly accurate diagnostic reasoning for nursing students, when compared to inserted students in simulated clinical cases based on pattern recognition.