Condições de acesso às pessoas com deficiência em instituições de ensino enfermagem: utilização de redes neurais artificiais como suporte à decisão / Conditions for access to people with disabilities in nursing institutions: use of artificial neural networks as decision support

RESUMO

OBJETIVO: Investigar as condições de acessibilidade em três instituições de graduação em enfermagem na cidade de João Pessoa-PB. MATERIAL E MÉTODOS: Estudo exploratório, descritivo e inferencial com utilização de sistemas de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas (MLP). A amostra foi composta de estudantes com necessidades especiais e demais acadêmicos dos três cursos de graduação pesquisados no período de agosto de 2008 a junho de 2009. Na coleta do material empírico foi utilizado um questionário estruturado, composto por dados socio¬econômicos, acessibilidade e políticas de inclusão. RESULTADOS: As condições de acesso às pessoas com deficiências foram consideradas "fracas" (69,96%), com porcentagem de acerto satisfatório (86,0987%) e estatística Kappa significativa (aproximadamente 0,7) demonstrado pela Rede Neural Artificial do tipo Perceptron Multicamadas. CONCLUSÃO: As condições de acessibilidade dos acadêmicos de Enfermagem nos cenários investigados foram consideradas "fracas" com preditores significativos quando utilizados os sistemas de Redes Neurais Artificiais como suporte para a tomada de decisões

ABSTRACT

OBJECTIVE: To investigate the conditions of accessibility in three undergraduate nursing institutions in the city of Joao Pessoa.MATERIAL AND METHODS: This was an exploratory, descriptive and inferential study using artificial neural network systems such as Multilayer Perceptron (MLP). The sample consisted of students with disabilities and other academics from three undergraduate nursing courses in the city of Joao Pessoa, in the period between August 2008 and June 2009. For empirical data collection, it was used a structured questionnaire comprising socioeconomic data, accessibility and inclusion policies.RESULTS: Access conditions for people with disabilities was considered "weak" (69.96%), presenting percentage of accuracy satisfactory (86.0987%) and significant statistic Kappa (approximately 0.7), showed by the artificial neural network type Multilayer Perceptron. CONCLUSION: The accessibility conditions of nursing students in the scenarios investigated were considered "weak" with significant predictors when artificial neural network systems were used as support for decision making.