Algorithms to prevent pressure injury in COVID-19 patients in prone position / Algoritmos para prevenir lesão por pressão em paciente com COVID-19 em prona / Algoritmos para prevenir la úlcera por presión en pacientes con COVID-19 en prona

RESUMO

Resumo Objetivo Elaborar e validar o conteúdo de dois algoritmos para orientar profissionais da linha de frente na prevenção e no tratamento da lesão por pressão em paciente com COVID-19 em posição prona. Métodos Estudo realizado entre setembro e novembro de 2021. Para a construção dos algoritmos, realizou-se revisão da literatura junto às bases de dados MEDLINE®, SciELO e Lilacs. Foram pesquisados artigos publicados entre 2011 e 2021. A validação dos algoritmos foi feita por 59 profissionais da saúde (enfermeiros, fisioterapeutas e médicos), que trabalhavam na linha de frente da COVID-19, utilizando-se a técnica Delphi. Para a análise de dados, foi adotado o Índice de Validade de Conteúdo e o coeficiente alfa de Cronbach. Resultados No primeiro ciclo de avaliação, os itens dos algoritmos foram considerados pelos juízes como "parcialmente adequados a totalmente adequados", e o Índice de Validade de Conteúdo variou entre 0,87 e 0,92. O coeficiente alfa de Cronbach variou entre 0,95 e 0,96, indicando excelente consistência interna do questionário de avaliação utilizado pelos juízes. Após implementados os ajustes sugeridos pelos juízes, os algoritmos foram reenviados para o segundo ciclo de avaliação, no qual todos os itens foram julgados como "adequado" e "totalmente adequado", resultando em um Índice de Validade do Conteúdo de 1,0. Conclusão Os algoritmos para orientar profissionais da saúde na prevenção e no tratamento da lesão por pressão em pacientes com COVID-19 em posição prona foram avaliados por enfermeiros, fisioterapeutas e médicos que estavam na linha de frente de combate à COVID-19, que chegaram a um consenso quanto ao conteúdo no segundo ciclo de avaliação.

RESUMEN

Resumen Objetivo Elaborar y validar el contenido de dos algoritmos para orientar profesionales de la línea de frente sobre la prevención y tratamiento de la úlcera por presión en pacientes con COVID-19 en posición prona. Métodos Estudio realizado entre septiembre y noviembre de 2021. Para la elaboración de los algoritmos, se realizó revisión de la literatura en las bases de datos MEDLINE®, SciELO y Lilacs. Se buscaron artículos publicados entre 2011 y 2021. La validación de los algoritmos fue realizada por 59 profesionales de la salud (enfermeros, fisioterapeutas y médicos), que trabajaban en la línea de frente del COVID-19, utilizando el método Delphi. Para el análisis de datos se adoptó el Índice de Validez de Contenido y el coeficiente alfa de Cronbach. Resultados En el primer ciclo de evaluación, los ítems de los algoritmos fueron considerados por los jueces como "parcialmente adecuados a totalmente adecuados", y el Índice de Validez de Contenido varió entre 0,87 y 0,92. El coeficiente alfa de Cronbach varió entre 0,95 y 0,96, lo que indica una excelente consistencia interna del cuestionario de evaluación utilizado por los jueces. Después de implementar las mejoras sugeridas por los jueces, se reenviaron los algoritmos para el segundo ciclo de evaluación, en el cual todos los ítems fueron calificados como "adecuado" y "totalmente adecuado", con un resultado del Índice de Validez de Contenido de 1,0. Conclusión Los algoritmos para orientar profesionales de la salud sobre la prevención y el tratamiento de la úlcera por presión en pacientes con COVID-19 en posición prona fueron evaluados por enfermeros, fisioterapeutas y médicos que estaban en la línea de frente de combate al COVID-19 y llegaron a un consenso respecto al contenido en el segundo ciclo de evaluación.

ABSTRACT

Abstract Objective To develop and validate the content of two algorithms to guide frontline professionals in the prevention and treatment of pressure injuries in COVID-19 patients in prone position. Methods Study conducted between September and November 2021. A literature review was performed in MEDLINE®, SciELO and Lilacs databases to build the algorithms. Articles published between 2011 and 2021 were searched. The validation of algorithms was performed by 59 health professionals (nurses, physical therapists and physicians) who worked on the frontline of COVID-19. The Delphi technique was used, and Content Validity Index and Cronbach's alpha coefficient were adopted for data analysis. Results In the first evaluation cycle, the items of algorithms were considered as "partially adequate to totally adequate" by the judges, and the Content Validity Index ranged between 0.87 and 0.92. Cronbach's alpha coefficient ranged between 0.95 and 0.96, indicating excellent internal consistency of the evaluation questionnaire used by the judges. After implementing the adjustments suggested by judges, the algorithms were sent to a second evaluation cycle, in which all items were judged as "adequate" and "totally adequate", resulting in a Content Validity Index of 1.0. Conclusion Algorithms to guide healthcare professionals in the prevention and treatment of pressure injury in COVID-19 patients in prone position were evaluated by nurses, physical therapists and physicians working on the frontline of COVID-19. They achieved consensus on content in the second evaluation cycle.