PADRÃO OURO: desenvolvimento e avaliação de aplicativo móvel sobre aleitamento materno para enfermeiros

Abstract

RESUMO: Introdução: Os investimentos em tecnologias que aproximam as pessoas, em particular os enfermeiros e que tenham bases de dados confiáveis é promissora para a área da saúde, possibilitando a disseminação de conhecimento de forma rápida, direcionada e objetiva. Objetivo: Desenvolver e avaliar aplicativo móvel sobre aleitamento materno para enfermeiros. Método: Trata-se de estudo multimétodos, composto por três subestudos: 1. Necessidades de aprendizagem de enfermeiros sobre aleitamento materno: uma revisão de escopo. Adotou-se a estratégia PCC, sendo “P” a População (enfermeiros), “C” o Conceito (conhecimento) e “C” o Contexto (amamentação). As buscas foram realizadas independentemente por dois revisores, em março e abril de 2022, nas bases de dados National Library of Medicine; Scopus; Biblioteca Virtual em Saúde e Web of Science. Subestudo 2. Conhecimento de enfermeiros sobre o aleitamento materno em uma maternidade de referência do Piauí. Estudo transversal descritivo com abordagem quantitativa, realizado com 80 enfermeiros assistencialistas que atuam em uma maternidade de referência em alta complexidade no estado do Piauí, através de preenchimento de formulário já validado sobre seu conhecimento a respeito do aleitamento materno. Subestudo 3. Desenvolvimento e avaliação de aplicativo móvel denominado Padrão Ouro sobre aleitamento materno para enfermeiros. Estudo metodológico, utilizando as cinco fases do Design Instrucional Contextualizado (DIC) para desenvolvimento e validação do aplicativo sobre Aleitamento Materno, com base na teoria da aprendizagem multimídia, criada por Richard Mayer. A pesquisa foi aprovada pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal do Piauí com o número do parecer 5.854.128, sendo iniciada somente após aprovação. Resultados: Após identificar as lacunas do conhecimento de enfermeiros sobre aleitamento materno nos dois primeiros subestudos, destacando-se os conceitos iniciais do aleitamento materno, pega correta, condutas diante de casos de ingurgitamento e mastite, foi organizado o storyboard do aplicativo e seu cadastro em página teste que funciona como sítio de navegação preliminar do seu conteúdo e principais funcionalidades. O aplicativo foi dividido em seis unidades de conteúdo e avaliado por 23 juízes do conhecimento em aleitamento materno, com Coeficiente de Validade de Conteúdo total de 0,97, fornecendo evidência satisfatória na validação do conteúdo. O coeficiente alfa de Cronbach apresentou confiabilidade moderada do instrumento conforme os juízes. Após análise de sugestões, foi acatada a inclusão de uma unidade sobre medicamentos e interação com aleitamento materno no storyboard do aplicativo. Conclusão: Mostrou-se que o Padrão Ouro é pertinente e apresenta conteúdo adequado para garantir a aquisição de conhecimentos sobre o tema. O uso de tecnologias mostra-se cada vez mais oportuno no campo das ciências, em especial, da enfermagem, como oportunidade de ser canal de comunicação, formação continuada que permite a qualificação daqueles que fazem bom uso destas, através de busca intencional e focada em conteúdos específicos, assim como contribuem para que seus desenvolvedores possam otimizar as tecnologias, a partir do retorno dos seus usuários. ABSTRACT: Introduction: Investments in technologies that bring people together, in particular nurses, and that have reliable databases are promising for the health sector, enabling the dissemination of knowledge in a quick, targeted and objective way. Objective: Develop and evaluate a mobile application on breastfeeding for nurses. Method: This is a multi-method study, consisting of three sub-studies: 1. Learning needs of nurses about breastfeeding: a scoping review. The PCC strategy was adopted, with “P” being the Population (nurses), “C” the Concept (knowledge) and “C” the Context (breastfeeding). The searches were carried out independently by two reviewers, in March and April 2022, in the National Library of Medicine databases; Scopus; Virtual Health Library and Web of Science. Sub-study 2. Nurses' knowledge about breastfeeding in a reference maternity hospital in Piauí. Descriptive cross-sectional study with a quantitative approach, carried out with 80 clinical nurses who work in a highly complex reference maternity hospital in the state of Piauí, by filling out a validated form about their knowledge regarding breastfeeding. Sub-study 3. Development and evaluation of a mobile application called the Gold Standard on breastfeeding for nurses. Methodological study, using the five phases of Contextualized Instructional Design (DIC) to develop and validate the application on Breastfeeding, based on the theory of multimedia learning, created by Richard Mayer. The research was approved by the Research Ethics Committee of the Federal University of Piauí with opinion number 5,854,128, and began only after approval. Results: After identifying gaps in nurses' knowledge about breastfeeding in the first two sub-studies, the application's storyboard was organized and registered on a test page that serves as a navigation site. The application was divided into six content units and evaluated by 23 breastfeeding knowledge judges, with a total Content Validity Coefficient of 0.97, providing satisfactory evidence in content validation. Cronbach's alpha coefficient showed moderate reliability of the instrument according to the judges. After analyzing suggestions, the inclusion of a unit on medications and interaction with breastfeeding in the application's storyboard was accepted. Conclusion: It was shown that the Gold Standard is relevant and presents adequate content to guarantee the acquisition of knowledge on the topic. The use of technologies is increasingly opportune in the field of science, especially nursing, as an opportunity to be a channel of communication, continued training that allows the qualification of those who make good use of them, through intentional and focused search for specific content, as well as helping developers to optimize technologies, based on feedback from users.