Satisfação dos utilizadores de sistemas de informação e documentação de enfermagem em suporte eletrónico no Centro Hospitalar Lisboa Norte, E.P.E.

RESUMO - Os registos de enfermagem no Centro Hospitalar Lisboa Norte, E.P.E. (CHLN) são feitos em suporte de papel ou através de sistemas de informação (SI) próprios de cada serviço, com a utilização de várias aplicações como o Alert, Picis, etc. Esta diversidade gera alguns constrangimentos em termos de fluxo de informação, em virtude da falta de interoperabilidade dos respetivos sistemas. Esta realidade pode ter impactos na área da qualidade e segurança do utente, com a possibilidade de ocorrência de erros e/ou eventos adversos. Podem ainda ser notórios na área da privacidade e confidencialidade dos dados clínicos, na tomada de decisão, na gestão clínica e financeira e na produção de informação útil para a investigação científica. No CHLN está em curso a implementação de um SI capaz de dar resposta aos registos de enfermagem, integrados num registo de saúde eletrónico focado no utente que obedece à metodologia do processo de enfermagem e utiliza a linguagem codificada da Classificação Internacional para a Prática de Enfermagem (CIPE). Com o desenvolvimento desta investigação, devidamente autorizada pelo Conselho de Administração do CHLN, pretendeu-se dar resposta à pergunta de partida:  Estarão os enfermeiros, utilizadores do Desktop de Enfermagem do CHLN, satisfeitos com esse sistema de informação? Com esse propósito, foi elaborada uma abordagem exploratória com recurso a pesquisa bibliográfica sobre os sistemas de informação de enfermagem e a sua avaliação, com base no “Modelo de Sucesso dos Sistemas de Informação de DeLone e McLean”, tendo sido desenvolvido um estudo de caso com uma abordagem quantitativa, mediante a aplicação de um inquérito por questionário aos 262 enfermeiros do CHLN, nos serviços onde já utilizavam o referido SI, entre maio e junho de 2014, com uma taxa de resposta de 84%. Os resultados da aplicação do questionário, objeto de análise estatística univariada e bivariada com recurso a procedimentos descritivos e inferenciais, visando a produção de sínteses dirigidas aos objetivos do estudo, permitiram caracterizar o nível de satisfação dos enfermeiros, enquanto utilizadores do “desktop de enfermagem”, suportados por Tecnologias de Informação e Comunicação. Na escala utilizada (de 1 a 5), o nível médio de satisfação global (2,78) foi ligeiramente inferior ao seu ponto médio (3). No entanto, a maioria dos inquiridos (81,5%) não pretende abandonar o SI que utilizam. Os resultados obtidos permitem demonstrar que a satisfação dos enfermeiros face à implementação e utilização do SIE se trata de uma estratégia bem sucedida do CHLN, ainda que haja áreas onde foram evidenciados menores níveis de satisfação, tais como a “velocidade de processamento”, o “equipamento informático” e o “apoio técnico”, que podem ser alvo de uma maior atenção e reflexão pela gestão de topo, numa estratégia de melhoria contínua da qualidade, com importantes benefícios para a governação da instituição, para os profissionais e para os utentes, no futuro.

Mapping the Pasture Steppe in Bayankhongor, Mongolia: comparison of classification methods, using Landsat-8 and geophysical data

Grasslands in semi-arid regions, like Mongolian steppes, are facing desertification and degradation processes, due to climate change. Mongolia’s main economic activity consists on an extensive livestock production and, therefore, it is a concerning matter for the decision makers. Remote sensing and Geographic Information Systems provide the tools for advanced ecosystem management and have been widely used for monitoring and management of pasture resources. This study investigates which is the higher thematic detail that is possible to achieve through remote sensing, to map the steppe vegetation, using medium resolution earth observation imagery in three districts (soums) of Mongolia: Dzag, Buutsagaan and Khureemaral. After considering different thematic levels of detail for classifying the steppe vegetation, the existent pasture types within the steppe were chosen to be mapped. In order to investigate which combination of data sets yields the best results and which classification algorithm is more suitable for incorporating these data sets, a comparison between different classification methods were tested for the study area. Sixteen classifications were performed using different combinations of estimators, Landsat-8 (spectral bands and Landsat-8 NDVI-derived) and geophysical data (elevation, mean annual precipitation and mean annual temperature) using two classification algorithms, maximum likelihood and decision tree. Results showed that the best performing model was the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), using the decision tree. For maximum likelihood, the model that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation (Model 5) and the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), achieved the higher accuracies for this algorithm. The decision tree models consistently outperformed the maximum likelihood ones.