Os dados da pesquisa foram analisados de forma qualitativa e quantitativa. O caráter qualitativo da pesquisa está na análise da forma como o paciente compreende o seu adoecimento. Para isto, as respostas das entrevistas semiestruturadas foram categorizadas por meio da técnica de Análise de Conteúdo (AC) criada pela francesa Laurence Bardin (1977), professora-assistente de Psicologia da Universidade Paris V.
A AC pode ser entendida como:
Um conjunto de técnicas de análise das comunicações visando obter por procedimentos sistemáticos e objetivos de descrição do conteúdo das mensagens indicadores (quantitativos ou não) que permitam a inferência de conhecimentos relativos às condições de produção/recepção (variáveis inferidas) destas mensagens (Bardin, 1977, p. 44).
Dentre as várias técnicas da Análise de Conteúdo descritas por Bardin (1977) foi utilizada nesta pesquisa a análise temática, ou por categorização – tipo de análise rápida e eficaz – que é uma das formas mais adequadas à investigação qualitativa no campo da saúde e indicada por autores renomados no campo da metodologia da pesquisa clínico-qualitativa como Turato (2008).
Diante deste contexto, “as técnicas da análise de conteúdo estão para as pesquisas qualitativas, assim como as técnicas estatísticas estão para as pesquisas quantitativas” (Turato, 2008, p. 443), cabe ao pesquisador fazer a discussão e interpretação desses resultados.
Operacionalmente, esta técnica organiza-se em três etapas:
1ª) Pré-análise: compreende “a escolha dos documentos a serem submetidos à análise, a formulação das hipóteses e dos objetivos e a elaboração de indicadores que fundamentem a interpretação final” (Bardin, 1977, p. 121). As tarefas dessa primeira etapa são: (i) a leitura flutuante do material; (ii) a constituição de um corpus que implica escolhas, seleções e regras; (iii) a formulação das hipóteses e dos objetivos; (iv) a referenciação dos temas e a elaboração de indicadores precisos e seguros.
2ª) A preparação do material: nessa fase as entrevistas gravadas são transcritas e editadas, deixando uma coluna à direta para as respostas e uma à esquerda para a codificação.
3ª) Tratamento dos Resultados obtidos e interpretação: os resultados brutos são tratados de maneira a serem significativos e válidos. Para isto são usadas operações estatísticas que permitem estabelecer quadros de resultados, diagramas e modelos que condensam e põem em relevo as informações fornecidas pela análise. O analista, tendo à sua disposição os resultados, pode então propor inferências e adiantar interpretações a propósito dos objetivos previstos, ou que digam respeito a outras descobertas inesperadas.
Conforme sugere Bardin (1977), a AC deve ser feita pelo próprio pesquisador e como ocorre em pesquisas qualitativas estará sempre permeada por sua subjetividade (Turato, 2008). A fim de mitigar os efeitos da subjetividade, o levantamento das categorias temáticas por meio da leitura exaustiva das respostas foi realizado pela própria pesquisadora com supervisão de uma psicanalista experiente em pesquisa qualitativa. Após a definição das categorias, optou-se por submetê-las à
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Casuística e métodos
avaliação independente que foi feita por uma psicóloga, também experiente em pesquisa qualitativa, de maneira cega. Portanto, a avaliadora independente recebeu as questões com suas respostas e a categorização preestabelecida, coube a ela classificar essas respostas e sugerir novas categorias.
As respostas significativas foram interpretadas por meio do aporte teórico psicanalítico.
De acordo com Turato (2008, p. 238), a análise dos dados pelo referencial psicanalítico não significa que será feita uma “investigação psicanalítica no sentido estrito desta concepção”. Trata-se aqui de uma investigação clínico-qualitativa (denominação de pesquisa qualitativa pelo autor) que fará um empréstimo e uma apropriação de “conceitos da psicanálise para serem usados como uma ferramenta, entre outras”.
Quanto à análise estatística, os dados contínuos e semicontinuos foram primeiramente analisados quanto à normalidade pelo teste de distância K-S. Quando os dados possuíam comportamento normal foram descritos na forma de média e desvio padrão da amostra ( ±d.p.a.) e comparados por meio do teste T de Student não pareado. Quando os dados não possuíam comportamento paramétrico foram representados na forma de mediana e percentis [mediana(25% - 75%)] e comparados por meio do teste de Mann-Whitney.
Os dados categóricos foram representados por meio de frequência absoluta (n) e relativa (%) e a distribuição das tabelas de contingência avaliados por meio do teste de Qui-quadrado de Pearson.
A correlação entre as variáveis contínuas e semicontinuas foi realizada por meio do teste de Correlação de Pearson (para dados paramétricos) ou Correlação de
Spearman (para dados não paramétricos), sendo obtidos o índice de correlação (r) e a significância (p). Sendo considerados os seguintes índices de correlação, positivos ou negativos: 0 (Zero); 0,1 a 0,3 (Fraco); 0,4 a 0,6 (Moderado); 0,7 a 0,9 (Forte); e 1 (Perfeito) (Dancey e Reidy, 2006). O nível de significância adotado foi p < 0,05.
Foi considerado para todo estudo risco 5% de cometer erro tipo I ou de 1ª espécie e risco 20% de cometer erro tipo II ou de 2º espécie.
Para análise e compilação de dados foram utilizados os softwares Prisma 3.0 (GraphPad Software Incorporated) e Statistical Package of Social Science (SPSS) 17.0 (Polar Engineering and Consulting).
Em relação ao caráter quantitativo da pesquisa, os dados obtidos por meio da entrevista para eventos de vida recentes constituíram a principal fonte de análise.
A análise estatística da entrevista para eventos de vida recentes é livre. Alguns estudos consideram apenas o maior impacto negativo dos eventos para cada paciente, excluindo o código do mês de ocorrência e da independência da doença. Nessa pesquisa optou-se por uma análise geral das variáveis (impacto objetivo negativo, mês de ocorrência e independência da doença), e para isto foi criada uma fórmula matemática que resultou em um escore de cada evento individual do paciente. Posteriormente, os escores de cada um dos eventos do paciente foram somados, resultando num escore total do sujeito, conforme demonstra a equação abaixo.
De acordo com essa formulação original, o mês de ocorrência do evento possui relação diretamente proporcional ao escore, tendo a independência e o impacto uma relação inversa. Deste modo, o escore de cada evento do paciente terá
Escore do evento = Mês de ocorrência Independência x Impacto
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uma pontuação maior, quanto mais próximo de um evento ideal, ou seja: um tempo de ocorrência mais recente (maior número), um impacto objetivo negativo mais grave (menor número) e um evento totalmente independente da doença (menor número). Por exemplo: 6 ÷ 1 x 1 = 615 (evento negativo mais impactante) e, ao
contrário, 1 ÷ 2 x 4 = 0,1216 (evento negativo menos impactante).
Para a análise estatística com as outras variáveis da pesquisa utilizou-se o escore total do paciente. Essa pontuação foi tratada como variável num contexto de delineamento correlacional com a pontuação do SLEDAI que varia entre zero e 105.