Aspectos facilitadores e dificultadores do trabalho em equipe em Unidade de Alta Densidade Tecnológica

O trabalho em equipe representa estratégia para superação da frágil articulação entre profissionais, sendo potencializado pela prática colaborativa entre agentes e gestão participativa. Entretanto, os arranjos organizacionais não favorecem a interação entre os profissionais e dificultam o trabalho em equipe. A magnitude dos agravos cardiovasculares por serviços regulados e estruturados, pautados num enfoque multiprofissional em saúde, a carência de publicações científicas sobre trabalho em equipe na atenção hospitalar, a potência do trabalho em equipe para responder às demandas reais de saúde justificam investigações a respeito do trabalho em equipe de saúde em Unidade Coronariana, particularizando a compreensão de aspectos que dificultam e facilitam esse trabalho. Assim, esta pesquisa teve como objetivo analisar o trabalho em equipe, desenvolvido em unidade hospitalar de alta densidade tecnológica, segundo a perspectiva da equipe de saúde. É um estudo descritivo, utilizando dados qualitativos e quantitativos, realizado em Unidade Coronariana de um Hospital público, de ensino, de nível terciário, referência para atendimento de alta densidade tecnológica. A população constituiu-se de profissionais da equipe multiprofissional que atuavam na referida unidade há, pelo menos, um ano, sendo excluídos aqueles que se encontravam afastados do trabalho à época da coleta dos dados e os não localizados após três tentativas para agendamento da entrevista. Utilizou-se a Técnica do Incidente Crítico, e os dados primários foram coletados por meio de entrevista semiestruturada. A análise dos dados fundamentou-se em análise de conteúdo. Participaram do estudo 45 profissionais da equipe de saúde, sendo 20 técnicos/auxiliares de enfermagem; 11 médicos; nove enfermeiros; quatro fisioterapeutas e um psicólogo. Das entrevistas, emergiram 49 situações, das quais 38 (77,6%) receberam referências negativas e 11 (22,4%), positivas; 385 comportamentos, sendo 209 (54,2%) positivos e 176 (45,8%) negativos; além de 182 consequências que receberam 131 (71,9%) referências negativas e 51 (28,1%) positivas. As referências positivas indicam aspectos que facilitam o trabalho em equipe e as negativas, aqueles que dificultam. Foram considerados facilitadores do trabalho em equipe colaborar/relacionar-se com os outros profissionais, desenvolver assistência ao paciente conforme a competência profissional, relacionamento entre agentes pautado na prática colaborativa e comunicação. Aspectos como baixa colaboração entre profissionais, gerenciamento inadequado de agentes, despreparo profissional no atendimento à parada cardiorrespiratória/emergência, divergências nas condutas terapêuticas, limitação de recursos materiais e agir de maneira descomprometida com o trabalho dificultam o trabalho em equipe. Conclui-se que, apesar do predomínio de situações e consequências negativas relativas à dinâmica do trabalho em equipe nessa Unidade Coronariana, a ênfase em comportamentos positivos, favoráveis ao trabalho em equipe, evidencia investimento e esforço para superar dificuldades, na perspectiva da potência do trabalho em equipe para atingir a finalidade do trabalho em saúde. A partir dos resultados, acredita-se que aspectos relativos à formação/capacitação profissional e à organização do serviço precisam favorecer o trabalho em equipe, estando a centralidade do processo de trabalho dessa equipe nas relações entre agentes

Modelo de alta capacidade de inovação para PMEs

Sob as condições presentes de competitividade global, rápido avanço tecnológico e escassez de recursos, a inovação tornou-se uma das abordagens estratégicas mais importantes que uma organização pode explorar. Nesse contexto, a capacidade de inovação da empresa enquanto capacidade de engajar-se na introdução de novos processos, produtos ou ideias na empresa, é reconhecida como uma das principais fontes de crescimento sustentável, efetividade e até mesmo sobrevivência para as organizações. No entanto, apenas algumas empresas compreenderam na prática o que é necessário para inovar com sucesso e a maioria enxerga a inovação como um grande desafio. A realidade não é diferente no caso das empresas brasileiras e em particular das Pequenas e Médias Empresas (PMEs). Estudos indicam que o grupo das PMEs particularmente demonstra em geral um déficit ainda maior na capacidade de inovação. Em resposta ao desafio de inovar, uma ampla literatura emergiu sobre vários aspectos da inovação. Porém, ainda considere-se que há poucos resultados conclusivos ou modelos compreensíveis na pesquisa sobre inovação haja vista a complexidade do tema que trata de um fenômeno multifacetado impulsionado por inúmeros fatores. Além disso, identifica-se um hiato entre o que é conhecido pela literatura geral sobre inovação e a literatura sobre inovação nas PMEs. Tendo em vista a relevância da capacidade de inovação e o lento avanço do seu entendimento no contexto das empresas de pequeno e médio porte cujas dificuldades para inovar ainda podem ser observadas, o presente estudo se propôs identificar os determinantes da capacidade de inovação das PMEs a fim de construir um modelo de alta capacidade de inovação para esse grupo de empresas. O objetivo estabelecido foi abordado por meio de método quantitativo o qual envolveu a aplicação da análise de regressão logística binária para analisar, sob a perspectiva das PMEs, os 15 determinantes da capacidade de inovação identificados na revisão da literatura. Para adotar a técnica de análise de regressão logística, foi realizada a transformação da variável dependente categórica em binária, sendo grupo 0 denominado capacidade de inovação sem destaque e grupo 1 definido como capacidade de inovação alta. Em seguida procedeu-se com a divisão da amostra total em duas subamostras sendo uma para análise contendo 60% das empresas e a outra para validação (holdout) com os 40% dos casos restantes. A adequação geral do modelo foi avaliada por meio das medidas pseudo R2 (McFadden), chi-quadrado (Hosmer e Lemeshow) e da taxa de sucesso (matriz de classificação). Feita essa avaliação e confirmada a adequação do fit geral do modelo, foram analisados os coeficientes das variáveis incluídas no modelo final quanto ao nível de significância, direção e magnitude. Por fim, prosseguiu-se com a validação do modelo logístico final por meio da análise da taxa de sucesso da amostra de validação. Por meio da técnica de análise de regressão logística, verificou-se que 4 variáveis apresentaram correlação positiva e significativa com a capacidade de inovação das PMEs e que, portanto diferenciam as empresas com capacidade de inovação alta das empresas com capacidade de inovação sem destaque. Com base nessa descoberta, foi criado o modelo final de alta capacidade de inovação para as PMEs composto pelos 4 determinantes: base de conhecimento externo (externo), capacidade de gestão de projetos (interno), base de conhecimento interno (interno) e estratégia (interno).

Competitividade em clusters de alta tecnologia: estudo comparativo de clusters de ciências da saúde no Brasil e na Inglaterra

Este trabalho teve como objetivo desenvolver um modelo específico para analisar a competitividade de clusters de alta tecnologia. Foi realizado um estudo de casos múltiplos em que foram analisados os clusters de ciências da saúde de Ribeirão Preto, no Brasil, e de Oxfordshire, na Inglaterra. Coletaram-se dados primários e secundários. Os dados primários foram coletados por meio de entrevistas em ambos os clusters e os dados secundários por meio de relatórios, papers, websites, além de coleta realizada nos bancos de dados Fame e Orbis. O modelo Zaccarelli et al. (2008), utilizado como ponto de partida para o desenvolvimento do modelo, foi aprimorado de três maneiras: i. Por meio do ajustamento das métricas utilizadas para avaliar cada fundamento, o que incluiu, dentre outras coisas, uma adaptação do modelo para mapeamento de clusters desenvolvido por Todeva (2008); ii. Pela verificação da aderência de seus fundamentos aos clusters de alta tecnologia analisados; e iii. Pela identificação de fatores emergentes, importantes para competitividade de clusters de alta tecnologia. Os resultados mostram evidências de que entre os onze fundamentos do modelo original, nove se mostraram relevantes aos clusters de alta tecnologia, ratificando sua importância para a análise da competitividade de clusters. Além dos fundamentos originais, os resultados sugerem a inclusão de dois fundamentos emergentes: \"Inserção em cadeias globais\" e \"Disponibilidade de investimentos financeiros\", até então ignorados pelo modelo Zaccarelli et al. (2008). A pesquisa traz como contribuição teórica o desenvolvimento de um modelo específico para clusters de alta tecnologia; como contribuição metodológica as novas métricas, incluindo a incorporação da adaptação da metodologia de Todeva (2008); como contribuição empírica traz a comparação entre clusters de ciências da saúde reconhecidamente competitivos, mas pertencentes a países de realidades culturais e econômicas distintas; e como contribuição gerencial um modelo que pode ser utilizado por empresários e instituições pertencentes a clusters e que desejam analisar fatores que influenciam a sua competitividade.