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F
F
FATORES DETERMINANTES DA ADOÇÃO DE
SISTEMAS DE INFORMAÇÃO NA ÁREA DE
SAÚDE: UM ESTUDO SOBRE O PRONTUÁRIO
MÉDICO ELETRÔNICO
DETERMINANT FACTORS OF INFORMATION SYSTEMS
ADOPTION IN THE HEALTH AREA: A STUDY OF THE
ELECTRONIC PATIENT RECORD
GILBERTO PEREZ
Doutor em Administração pela Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da
Universidade de São Paulo (FEA-USP).
Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis da
Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM).
Rua da Consolação, 930, Consolação – São Paulo – SP – Brasil – CEP 01302-907
E-mail: gperez@mackenzie.com.br
RONALDO ZWICKER
Doutor em Administração pela Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da
Universidade de São Paulo (FEA-USP).
Professor da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da
Universidade de São Paulo.
Avenida Professor Luciano Gualberto, 908, Butantã – São Paulo – SP – Brasil – CEP 05508-900
E-mail: rzwicker@usp.br
• RAM – REVISTA DE ADMINISTRAÇÃO MACKENZIE, V. 11, N. 1 •
SÃO PAULO, SP • JAN./FEV. 2010 • ISSN 1678-6971
Submissão: 19 maio 2008. Aceitação: 2 nov. 2009. Sistema de avaliação: às cegas tripla.
UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE. Walter Bataglia (Ed.), p. 174-200.
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RESUMO
Este artigo relata pesquisa que analisou os principais fatores que afetam a adoção
da inovação tecnológica em sistemas de informações na área de saúde e os reflexos
dessa adoção para os indivíduos, profissionais e grupos sociais envolvidos com
a inovação. Na pesquisa realizada, foi estudada a adoção do prontuário médico
eletrônico em uma instituição de saúde envolvendo usuários médicos, profissio-
nais de enfermagem e pessoal administrativo. Os dados coletados foram apurados
via análise de regressão linear múltipla e modelagem de equações estruturais. Os
resultados da pesquisa indicam que a adoção da inovação em sistemas de informa-
ções na área de saúde é influenciada por características percebidas pelo uso dessa
inovação e acarreta reflexos na percepção de novas possibilidades de inovação no
trabalho.
PALAVRAS-CHAVE
Adoção da inovação; Sistemas de informações médicas; Prontuário médico eletrô-
nico; Inovação tecnológica; Área de saúde.
ABSTRACT
This article reports a research which analyzed the main factors that affect the adop-
tion of technological innovation in health information systems and the reflexes of
this adoption for the individuals, professionals and social groups involved with the
innovation. In the accomplished research was studied the adoption of an electro-
nic patient record system in a health institution involving medical users, nursing
professionals and administrative people. The collected data were analyzed using
multiple linear regression and structural equation modeling. The research results
indicate that the adoption of an innovation in information systems at the health
area is influenced by perceived characteristic by the use of this innovation and car-
ries perception reflexes to new possibilities of innovation at work.
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KEYWORDS
Innovation adoption; Health information systems; Electronic patient record; Tech-
nological innovation; Health area.
1 INTRODUÇÃO
A organização inovadora busca na adoção de novas tecnologias e processos a
obtenção de diferenciais que permitam obter retornos melhores que seus concor-
rentes. A contínua busca pela melhoria de processos e oferta de novos produtos
e serviços no mercado levou diversos setores a investir cifras cada vez maiores
em sistemas de informações (SI) e, de forma mais abrangente, em tecnologia
de informação (TI). Segundo Lunardi, Becker e Maçada (2003), alguns setores
têm investido significativas quantias em SI/TI como forma de dar conta da con-
corrência e das rivalidades comerciais. Sistemas apoiados na tecnologia vêm se
tornando um componente significativo em quase tudo o que as empresas fazem,
e a verificação dos benefícios relacionados aos investimentos em tecnologia é um
aspecto cada vez mais importante do processo de adoção desses sistemas.
A utilização de modernos sistemas de informações é cada vez mais descentra-
lizada e tem levado os diferentes grupos de trabalho a atuar de forma colaborativa
em prol de um objetivo comum, o que dificilmente era possível de conseguir com
sistemas centralizados (LARSEN; MCGUIRE, 1998). O uso de SI na área de saúde
constitui exemplo típico, uma vez que diferentes grupos de pessoas (médicos,
enfermeiros, profissionais de apoio e assistentes sociais) podem usar os mesmos
sistemas visando o melhor atendimento aos pacientes. Nessa área, os SI precisam
satisfazer diferentes tipos de usuários e lidar com a mudança de processos e méto-
dos de trabalho profundamente arraigados nesse ambiente profissional. Os efeitos
da implantação de novos sistemas podem ser decididamente perturbadores, como
assinalam Cho, Mathiassen e Nilsson (2008), em função da complexa dinâmica
do contexto médico.
Na área de saúde, o investimento em inovação tecnológica constitui a regra.
A inovação típica diz respeito à tecnologia de alta sofisticação, como equipamen-
tos de tomografia computadorizada, ressonância magnética e raios X digitais.
Trata-se de equipamentos complexos que necessariamente são operados por
profissionais altamente especializados e dedicados ao seu uso. O uso do equipa-
mento constitui a atividade-fim desses profissionais e não intervém em rotinas
organizacionais, e as eventuais dificuldades de sua adoção podem ser associadas
ao treinamento desses profissionais. Diferentemente dessa situação, a inovação
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em sistemas de informações em geral interpõe dificuldades de outra natureza
que podem redundar na sua rejeição pelos usuários. Tipicamente, o uso de um
SI intervém em processos de trabalho e não constitui a atividade-fim de um pro-
fissional da saúde. Isso é assinalado por Tulu, Horan e Burkhard (2005) ao cons-
tatarem que a compatibilidade das práticas de trabalho tem forte influência na
aceitação de sistemas de uso médico.
Se, por um lado, a forma como o sistema é integrado na prática médica é
um importante indicador da continuidade de seu uso, por outro, a área de saúde
constitui um interessante contexto para pesquisar a adoção de inovações tecno-
lógicas. Conforme Chiasson e Davidson (2004), a área de saúde oferece oportu-
nidades para o desenvolvimento e aprimoramento de teorias de SI em razão do
seu contexto único e peculiar, representado por usuários que devem satisfazer
requisitos profissionais muito exigentes e para os quais a liberdade de ação em
relação a processos burocráticos pode ser fundamental. A presente pesquisa se
alinha com esse entendimento ao ter como foco estudar os fatores que partici-
pam do processo de adoção de novos sistemas de informações na área médica. O
objetivo é obter um melhor entendimento sobre os aspectos que participam do
sucesso ou insucesso da adoção de inovações baseadas em SI na área.
A pesquisa realizada considera especificamente os fatores que influem no uso
de sistemas de informações médicas e como esse uso acarreta outros resultados.
A abordagem da pesquisa é baseada na teoria da difusão da inovação, que sugere
que as percepções do usuário sobre as características de uma inovação afetam
a adoção desta inovação. A pesquisa mantém relação com estudos que verificam a
aplicação do technology acceptance model (TAM) no contexto médico (AGGELIDIS;
CHATZOGLOU, 2009; BHATTACHERJEE; HIKMET, 2007; LIANG; XUE;
WU, 2006; TULU; HORAN; BURKHARD, 2005), entretanto sua abordagem é
diversa. A pesquisa empírica foi realizada no âmbito da adoção do prontuário
médico eletrônico no Instituto da Criança do Hospital das Clínicas da Faculdade
de Medicina da Universidade de São Paulo. Os resultados mostram que a adoção
da inovação pode ter reflexos amplos nos serviços oferecidos, nos processos orga-
nizacionais, no ensino e na aprendizagem, e nas inovações administrativas.
Vale observar que a inovação propiciada por sistemas de informações não é
necessariamente percebida. Da mesma forma, a inovação pode estar desalinha-
da com processos de trabalho e objetivos dos seus usuários. Métodos antigos de
trabalho eventualmente podem dificultar a adoção de novos procedimentos e
métodos incorporados na inovação. A adoção de SI tem sido bastante estudada,
entretanto, na área de saúde, essa questão mereceu atenção apenas mais recen-
temente (CHO; MATHIASSEN; NILSSON, 2008). Em linha com essa consta-
tação, comparece a pesquisa de Teng, Grover e Güttler (2002) que avaliaram a
difusão de 20 tecnologias de informação, mas não incluíram nenhuma inovação
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tecnológica de SI da área de saúde no estudo. A aparente escassez de estudos
relacionados à adoção de inovações tecnológicas de SI na área de saúde, em par-
ticular no Brasil, justifica a presente pesquisa.
Em face do exposto, elaborou-se o seguinte problema de pesquisa para o
qual se buscou a resposta: “Quais fatores contribuem para a adoção de uma ino-
vação tecnológica definida por sistemas de informações na área de saúde?”. O
objetivo geral da pesquisa consistiu em identificar os principais fatores percebi-
dos em uma inovação tecnológica de SI que mais influenciam na sua adoção. Os
objetivos específicos estão apresentados na seção de metodologia.
Após esta breve introdução, o próximo item trata do referencial teórico da
pesquisa com foco na adoção de sistemas de informações na área da saúde e no
seu suporte conceitual baseado na difusão e adoção da inovação. Em seguida, é
contemplada a descrição dos procedimentos metodológicos, incluindo o modelo
e as hipóteses de pesquisa pertinentes à adoção do sistema estudado. Os resul-
tados da pesquisa tratam da validação do modelo e das hipóteses. O item de
conclusões encerra o texto.
2 REFERENCIAL TEÓRICO
Num mundo cada vez mais calcado em serviços, são crescentes a demanda
e a dependência de sistemas informatizados. O’Brien e Marakas (2008) definem
um sistema de informações como um conjunto integrado de recursos, que é
composto por pessoas, dados, software, hardware e redes de comunicação. Quan-
do exposto de forma organizada, é capaz de receber os dados coletados e transfor-
má-los e organizá-los em informações úteis para a sociedade. Do ponto de vista
organizacional, podemos ter sistemas de informações operacionais e sistemas de
informações gerenciais. Mas também podemos considerar os SI sob a perspec-
tiva do número de pessoas ou empresas que fazem uso deles. Nickerson (2001)
relaciona cinco tipos de sistemas de informações mais comuns: individuais, para
grupos de trabalho, organizacionais, interorganizacionais e globais. O sistema de
prontuário médico eletrônico, objeto do presente estudo, pode ser considerado
tanto um sistema de informações para grupos de trabalho quanto um sistema de
informações organizacionais.
2.1 SISTEMAS DE INFORMAÇÕES NA ÁREA DE SAÚDE
A Sociedade Brasileira de Informática em Saúde (2006) assinala a informá-
tica médica ou informática em saúde como um campo de rápido desenvolvimento
científico que lida com armazenamento, recuperação e uso da informação, dados
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e conhecimento biomédico para a resolução de problemas e tomada de decisão.
A saúde é uma das áreas em que a necessidade de informação para a tomada de
decisões é exemplar. Para prover essas informações, existe a informática médi-
ca que é o campo científico que lida com recursos, dispositivos e métodos para
aperfeiçoar o armazenamento, a recuperação e o gerenciamento de informações
biomédicas. O crescimento da informática médica como uma disciplina deve-se,
em grande parte, aos avanços nas tecnologias de computação e comunicação,
à crescente convicção de que o conhecimento médico e as informações sobre
os pacientes não são mais gerenciáveis por métodos tradicionais baseados em
papel, e à certeza de que os processos de acesso ao conhecimento e tomada de
decisão desempenham papel central na medicina moderna.
Helms, Moore e Ahmadi (2008) mostram que o uso de sistemas de infor-
mações na saúde oferece importantes potenciais: incremento da segurança do
paciente, maior eficiência operacional e infraestrutura de TI já existente na
maioria das organizações. Mas o uso também é permeado de fraquezas rele-
vantes: falta de integração de sistemas, lenta adoção da tecnologia de informa-
ção e resistência ao uso de novas tecnologias e redesenho de processos. De
acordo com Raitoharju e Laine (2006), a aceitação de SI no contexto da saúde
é um dos fatores críticos de sucesso para a obtenção dos benefícios esperados
com os investimentos efetuados com esse tipo de tecnologia. Esses autores
enfatizam que, apesar dos vários estudos sobre a aceitação de SI, muito pouco
se sabe sobre quais fatores afetam o processo de adoção desse tipo de inovação
tecnológica pelos profissionais de saúde. A efetiva implementação e utiliza-
ção desse tipo de tecnologia na área de saúde requer cooperação entre as pes-
soas, bem como o envolvimento dos médicos, enfermeiros, assistentes sociais
e demais profissionais da área. Além disso, na área de saúde, a informatização é
afetada por questões peculiares, como a própria aceitação da legitimidade do
agente da informatização (KOHLI; KETTINGER, 2004).
Para Lee (2004), o uso de computadores no acompanhamento dos cuidados
aos pacientes e na documentação médica em geral representa uma mudança
inovadora e um desafio significativo para os enfermeiros. Esse autor alerta para
o fato de que, uma vez que os cursos de enfermagem não apresentam disciplinas
envolvendo informática avançada, esses profissionais tomam atitudes negativas
com relação ao uso de computadores. Atualmente, esses profissionais precisam
de suporte e especial atenção ao longo do desenvolvimento de sistemas voltados
para o seu uso. Tulu, Burkhard e Horan (2007) observam que a utilidade e a
facilidade de uso percebidas têm reflexos positivos na utilização de sistemas de
informações de saúde. Já Bhattacherjee e Hikmet (2007) constatam, com base
em pesquisa realizada sobre um sistema de requisição de recursos médicos, que
as ameaças e a compatibilidade percebidas têm influência significativa, respecti-
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vamente, na resistência à mudança e utilidade percebida. Por sua vez, a redução
da resistência à mudança e o incremento da utilidade percebida constituem os
propulsores da aceitação de sistemas dessa natureza.
Vale observar que, no contexto médico, a natureza integrativa de sistemas de
informações possivelmente é muito menos consolidada do que no caso de siste-
mas corporativos tradicionais. Dessa forma, as regras embutidas nos sistemas e
a visibilidade das informações propiciadas por esses sistemas têm reflexos bem
menos abrangentes do que os assinalados por Elmes, Strong e Volkoff (2005)
para sistemas integrados de gestão convencionais. Possivelmente a disciplina e
o controle decorrentes do uso de sistemas médicos são menores e precisam ser
mais bem considerados. Esse aspecto é reforçado pela constatação de que o con-
texto médico é permeado por práticas decorrentes de um sistema com dinâmica
social diferente que, particularmente em ambientes hospitalares, proporciona aos
profissionais médicos um grau de liberdade muito grande para as suas ações.
Facilmente isso conduz a um ambiente em que vigora a admissão de procedi-
mentos paralelos e alternativos aos determinados por sistemas informatizados.
São práticas localizadas no sentido de serem habilitadas pelo peculiar contexto
desses ambientes de trabalho, mas que têm influência definitiva no adequado uso
e aceitação de sistemas de informações (AZAD; KING, 2008).
O uso de tecnologia de informação na área de saúde contempla uma multi-
plicidade de aplicações, desde sistemas típicos de gestão de informações a siste-
mas de automatização e apoio de tarefas de diagnóstico. Uma aplicação típica e
relativamente difundida de gestão de informações é o prontuário médico eletrô-
nico (SOCIEDADE BRASILEIRA DE INFORMÁTICA EM SAÚDE, 2006). Em
princípio, esse tipo de sistema de informações auxilia nas tarefas burocráticas e
de recuperação de informações de pacientes. O prontuário médico eletrônico é o
processo que incorpora registros de um paciente em um sistema informatizado,
com objetivo de gerar informações para diagnóstico médico e para documenta-
ção de consultas. De acordo com o Portal Médico (2006), os cinco estágios de
evolução do registro eletrônico de dados de saúde são:
1. Registro médico informatizado paralelo ao registro em papel.
2. Registro médico informatizado com foco na redução do volume de papel.
3. Registro médico informatizado em nível local envolvendo completa reenge-
nharia dos processos da entidade e incorporação de novas funcionalidades.
4. Registro eletrônico de informações da saúde do paciente em nível regional,
nacional ou global. Envolve aspectos de interoperabilidade, confidencialida-
de e segurança de informações.
5. Registro eletrônico de dados da saúde com amplas informações do paciente,
não exclusivamente ligadas à saúde deste. Visa o acompanhamento integra-
do do paciente ao longo de toda a sua vida.
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Segundo as informações do Portal Médico (2006), o prontuário médico
eletrônico corresponde ao terceiro estágio do registro eletrônico de dados, uma
vez que suporta a interação da instituição com o paciente, começando com a
sua recepção no consultório, ambulatório ou pronto-socorro, até o momento em
que é liberado, após o atendimento. Todos os dados e informações do paciente
colhidos no dia do atendimento, assim como os dados históricos de consultas
anteriores e resultados de exames, permanecem registrados eletronicamente no
sistema. O prontuário facilita o atendimento do médico, pois, entre outras coi-
sas, o paciente não precisa fazer longos relatos de suas consultas e atendimentos
anteriores. Conforme Haux (2006), o prontuário médico eletrônico é atualmente
o principal recurso de registro e recuperação de informações de pacientes em
substituição aos tradicionais meios de registro baseados em papel e filme.
Ludwick e Doucette (2009), com base em extensa revisão de referências,
observam que a adoção de sistemas de informações na área médica é dificultada
pelos usuários médicos em função de preocupações com privacidade, seguran-
ça dos pacientes, qualidade do serviço e eficiência. Se a decisão sobre a adoção
desses sistemas for delegada aos médicos, eles tenderão a não utilizá-los. Especi-
ficamente em relação a sistemas de prontuário, a revisão realizada pelos citados
autores conclui que a razões das preocupações não se constatam nos sistemas
implantados. Os autores também assinalam que treinamento, uso de codificação
por barras, padronização de terminologia médica, testes piloto, gestão competen-
te de TI, preocupação com a usabilidade e ajuste do sistema aos processos e à cul-
tura organizacionais são aspectos que decididamente contribuem para amenizar
as dificuldades com a adoção de sistemas de informações médicas.
A abrangência de um sistema de prontuário médico eletrônico, a sua difusão,
a sua padronização e proximidade de sistemas informações típicos o tornam um
interessante objeto de investigação. Isso provê maiores possibilidades de genera-
lização dos resultados obtidos e justifica o seu estudo na presente pesquisa.
2.2 INOVAÇÃO
O termo inovação vem do latim innovare, que significa fazer algo novo. Segun-
do Tidd, Bessant e Pavitt (2005), a inovação deve ser entendida como um processo
que visa transformar uma oportunidade em novas ideias e colocá-las amplamente
em prática. Ainda para esses autores, a inovação é o ato ou efeito de inovar, isto
é, tornar algo novo, renovar ou introduzir uma novidade. O termo eventualmente
causa confusão, pois as pessoas tendem a entender inovação como invenção.
Para Pennings (1998), pode-se entender a inovação como a adoção de uma
ideia, a qual é tida como nova para o indivíduo ou outra entidade que a adota.
Nesse sentido, estão inclusos novos produtos ou serviços, novas tecnologias para
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produzir ou entregar o produto ou serviço, e novos procedimentos, sistemas e
arranjos sociais. O processo de inovação também inclui busca e descoberta, expe-
rimentação, desenvolvimento, imitação e adoção de novos produtos, novos pro-
cessos de produção e novas formas organizacionais. A inovação deve ser encara-
da como forma de competir em ambientes dinâmicos com contínuas mudanças
tecnológicas, os quais levam as empresas a adotar a inovação no seu dia a dia.
Schumpeter (1982) alerta para o fato de que a inovação pode assumir várias
formas, não sendo necessário que se invente algo novo, por exemplo, pode-se
submeter uma ideia já existente a uma nova forma de realizá-la ou a uma nova
situação. Na ótica do usuário, uma inovação é qualquer ideia ou produto perce-
bido pelo consumidor potencial como algo novo. Para Jelinek (1997), inovação
é uma atividade coletiva que ocorre com o passar do tempo e com revisão con-
tínua dos alicerces cognitivos e compartilhados dos participantes. Para Drucker
(2004), a inovação pode ser introduzida por meio de mudanças capazes de criar
novas melhorias de desempenho organizacional. A inovação pode ocorrer de
forma não homogênea, isto é, pode ser introduzida em graus ou níveis diferen-
tes, desde o mais simples até o mais complexo. Basicamente ela pode ocorrer
de duas formas: a inovação na forma de mudanças em produtos e serviços, e a
inovação na forma como o produto ou serviço passa a ser produzido ou oferecido
(TIDD; BESSANT; PAVITT, 2005).
Apesar de a inovação e a tecnologia caminharem lado a lado, a inovação não
implica necessariamente a criação, produção e comercialização apenas dos maio-
res avanços daquilo que é tido como o estado da arte em tecnologia (inovação radi-
cal). Ela também pode incluir mudanças em pequena escala nas tecnologias já uti-
lizadas atualmente, caracterizando uma melhoria, mudança gradativa ou inovação
incremental (TIDD; BESSANT; PAVITT, 2005). Inovações no uso de sistemas de
informações tipicamente implicam mudanças de menor escala, em geral associa-
das com o redesenho de processos e reformulações de métodos de trabalho.
2.3 DIFUSÃO E ADOÇÃO DA INOVAÇÃO
A difusão de uma inovação é o processo de sua comunicação em determi-
nado contexto social envolvendo indivíduos e grupos, geralmente integrantes de
uma organização. Por sua vez, a adoção de uma inovação também é um proces-
so, no qual os indivíduos e grupos decidem pelo seu uso, como melhor curso de
ação disponível. O oposto da adoção é a rejeição, ou seja, quando ocorre a deci-
são pela não adoção. Rogers (2003) define a difusão de uma inovação como um
tipo de comunicação social, no qual as mensagens estão relacionadas com novas
ideias e são transmitidas ao longo do tempo, por meio de determinados canais,
entre os vários membros de um sistema social.
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Nas últimas décadas, vários autores estudaram as principais características
ou atributos percebidos em uma inovação que facilitam a sua adoção, inclusive
as inovações em TI (ROGERS, 1983; MOORE; BENBASAT, 1991; KARAHANNA;
STRAUB; CHERVANY, 1999; TENG; GROVER; GÜTTLER, 2002; AHUJA;
THATCHER, 2005). Em princípio, a forma pela qual uma inovação é adotada
depende diretamente dos atributos percebidos nessa inovação por seus usuá-
rios. A identificação de cinco características percebidas da inovação é derivada
da pesquisa de Rogers (1983) e da literatura sobre a difusão de inovação. Larsen
e McGuire (1998) referem-se a tais atributos ou características como atributos
universais para estudos de adoção de inovações. O Quadro 1 resume as cinco
características em questão.
QUADRO 1
OS CINCO ATRIBUTOS UNIVERSAIS
PERCEBIDOS EM UMA INOVAÇÃO
ATRIBUTO DESCRIÇÃO
Vantagem relativa Grau com o qual uma inovação é percebida como melhor que seu
precursor.
Compatibilidade
Grau com o qual uma inovação é percebida como consistente
com valores existentes, necessidade e experiências passadas dos
adotantes potenciais.
Complexidade Grau com o qual uma inovação é percebida como difícil de usar.
Observabilidade Grau com o qual o resultado de uma inovação é observável pela
organização.
Experimentação Grau com o qual uma inovação pode ser experimentada antes da
adoção.
Fonte: Rogers (1983).
Essas cinco características constituíram a base do trabalho de Moore e Benba-
sat (1991). Esses autores desenvolveram um instrumento geral para ser utilizado
quando se pretende avaliar as várias percepções que um indivíduo pode ter sobre
as características de uso de uma inovação. Essas percepções decorrem do seu envol-
vimento com o processo de adoção, por exemplo, de uma inovação tecnológica na
forma de um novo sistema de informações. Moore e Benbasat (1991) introduziram
três novos atributos: imagem, uso voluntário e demonstração de resultado. Além
disso, adaptaram ao seu contexto de estudo os atributos originais de complexidade
e observabilidade que foram denominados, respectivamente, facilidade de uso e
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visibilidade. As características ou os atributos percebidos de uma inovação estu-
dados pelos dois autores são detalhados no Quadro 2. Essas características foram
utilizadas no modelo de pesquisa, conforme é apresentado na próxima seção.
QUADRO 2
CARACTERÍSTICAS PERCEBIDAS NO USO
DE UMA INOVAÇÃO TECNOLÓGICA
CARACTERÍSTICA DESCRIÇÃO AUTOR
Vantagem
relativa
Grau em que uma inovação é percebida como
melhor que seu precursor. Rogers (1983)
Compatibilidade
Grau em que uma inovação é percebida como
consistente com valores, necessidade e experiências
dos adotantes potenciais.
Rogers (1983)
Experimentação Grau em que uma inovação pode ser experimentada
antes da adoção. Rogers (1983)
Facilidade de uso Grau em que uma inovação é percebida como fácil
de usar.
Moore e Benbasat
(1991)
Imagem
Grau em que o uso de uma inovação é percebido
para melhorar a imagem de um indivíduo ou o status
de um sistema social.
Moore e Benbasat
(1991)
Uso voluntário Grau em que o uso de uma inovação é percebido
como voluntário ou espontâneo.
Moore e Benbasat
(1991)
Visibilidade Grau em que uma inovação se torna visível para os
indivíduos ou grupos de uma organização.
Moore e Benbasat
(1991)
Demonstração de
resultado
Grau em que os resultados do uso de uma inovação
são tangíveis.
Moore e Benbasat
(1991)
Fonte: Adaptado de Moore e Benbasat (1991).
3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
O objetivo geral da pesquisa consistiu em identificar as principais caracte-
rísticas ou os fatores percebidos em uma inovação tecnológica de SI que mais
influenciam na sua adoção. Além disso, também estava em questão: 1. avaliar o
impacto causado pelos diferentes fatores determinantes da adoção de uma ino-
vação tecnológica, 2. identificar como os diferentes usuários percebem a adoção
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de uma inovação tecnológica e 3. analisar os resultados obtidos decorrentes da
adoção de uma inovação tecnológica. A área de saúde estabeleceu o contexto no
qual esses objetivos foram perseguidos.
3.1 MODELO DE PESQUISA
O problema geral de pesquisa pode ser enunciado como: “Quais fatores con-
tribuem para a adoção de uma inovação tecnológica definida por sistemas de
informações na área de saúde?”. A proposta foi responder ao problema de pes-
quisa utilizando uma abordagem metodológica quantitativa. Especificamente,
o objetivo foi tentar quantificar a dependência da adoção da inovação das carac-
terísticas percebidas do uso de uma inovação, conforme proposto por Rogers
(1983) e Moore e Benbasat (1991). O estudo considerou os aspectos de adoção,
uso da tecnologia e os resultados decorrentes da adoção e do uso.
O modelo de pesquisa está representado na Figura 1 e deriva do Quadro 2.
Nesse modelo, observa-se que o uso de uma inovação tecnológica é determinado
pelas características percebidas pelo uso dessa inovação. O uso é inferido com
base na declaração pelo usuário do nível de uso atual da inovação e da declaração
de intensificar o seu uso. Como consequência desse uso, estabelece-se a per-
cepção de novas alternativas de melhorias em processos e serviços, alternativas
de desenvolvimento de novos processos e serviços, e de perspectivas para mais
inovações.
FIGURA 1
MODELO DE PESQUISA PROPOSTO
Fonte: Elaborada pelos autores.
Uso Resultado
do Uso
Uso Atual
Intenção de
Aumentar Uso
Vantagem
Relativa
Compatibilidade
Experimentação
Visibilidade
Facilidade
de Uso
Uso
Voluntário
Imagem
Demonstração
de Resultado
Novos serviços
ou processos
Serviços ou processos
incrementados
Serviços ou processos
diferenciados
Novos processos
interorganizacionais
Inovações
administrativas
Inovações no
método de ensino
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O processo de adoção representado na Figura 1 considera que, a partir do
momento em que os usuários, no caso principalmente médicos e enfermei-
ros, começam a perceber as características do sistema, ele passa a ser utilizado
rotineiramente. Como consequência desse uso, os profissionais podem execu-
tar melhor o seu trabalho, atender seus pacientes de forma mais efetiva e criar
novas formas de realizar suas funções. Na medida em que esses resultados são
percebidos, novas ideias são formuladas e novas perspectivas de inovação ficam
aparentes.
Com base na Figura 1, formularam-se as hipóteses da pesquisa. Com relação
às características percebidas pelo uso de uma inovação tecnológica na área de
saúde, as hipóteses consideradas foram:
• H1: A característica “vantagem relativa” afeta significativamente a adoção de
uma inovação tecnológica.
• H2: A característica “uso voluntário” afeta significativamente a adoção de
uma inovação tecnológica.
• H3: A característica “compatibilidade” afeta significativamente a adoção de
uma inovação tecnológica.
• H4: A característica “imagem” afeta significativamente a adoção de uma ino-
vação tecnológica.
• H5: A característica “facilidade de uso” afeta significativamente a adoção de
uma inovação tecnológica.
• H6: A característica “demonstração de resultado” afeta significativamente a
adoção de uma inovação tecnológica.
• H7: A característica “visibilidade” afeta significativamente a adoção de uma
inovação tecnológica.
• H8: A característica “experimentação” afeta significativamente a adoção de
uma inovação tecnológica.
Com relação aos resultados da adoção de uma inovação, a hipótese conside-
rada foi:
• H9: Os processos e serviços são impactados positivamente pela adoção de
uma inovação tecnológica.
3.2 COLETA DE DADOS
Para avaliar a adoção de uma inovação em SI, no âmbito das características
percebidas, adoção e resultado do uso, utilizou-se uma adaptação do instru-
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mento desenvolvido por Moore e Benbasat (1991), o qual foi aplicado, por meio
de um questionário quantitativo, aos usuários de um sistema de prontuário
médico eletrônico. As assertivas relativas às variáveis v1 a v27 foram traduzidas
e adaptadas, e as demais (P_US1, P_US2, v28 a v33) desenvolvidas para atingir
os objetivos da pesquisa. O questionário foi composto por perguntas fechadas
e submetido aos diversos usuários do prontuário eletrônico: médicos, enfer-
meiros, assistentes sociais e pessoal administrativo. As respostas às questões
foram formuladas em escala Likert de 7 pontos, com assertivas que constam no
Quadro 3. A amostra usada foi do tipo não probabilístico por conveniência.
QUADRO 3
VARIÁVEIS UTILIZADAS NO MODELO ESTRUTURAL
CONSTRUTO/ASSERTIVA VARIÁVEL
Uso
Considero-me um usuário intensivo do prontuário eletrônico. P_US1
Assim que possível pretendo utilizar mais intensamente o prontuário eletrônico. P_US2
Compatibilidade
Entendo que o uso do prontuário eletrônico ajusta-se bem à forma que eu gosto
de trabalhar. V9
O uso do prontuário eletrônico ajusta-se ao meu estilo de trabalho. V21
O uso do prontuário eletrônico é compatível com todos os aspectos do meu
trabalho. V23
Demonstração de resultado
Acredito que posso comunicar aos outros as consequências do uso do prontuário
eletrônico. V7
Os resultados do uso do prontuário eletrônico são aparentes para mim. V15
Não tenho dificuldades para explicar por que o uso do prontuário eletrônico pode
ou não ser benéfico. V17
Não tive dificuldades para dizer aos outros sobre os resultados do uso do
prontuário eletrônico. V26
(continua)
188
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CONSTRUTO/ASSERTIVA VARIÁVEL
Experimentação
Tive várias oportunidades de experimentar aplicações para o prontuário eletrônico. V3
Antes de decidir a usar o prontuário eletrônico, pude experimentá-lo corretamente. V12
Foi-me permitido usar o prontuário eletrônico a título de teste, com tempo
suficiente para entender o que poderia fazer. V24
Facilidade de uso
Acredito que é fácil utilizar o prontuário eletrônico para fazer o que preciso fazer. V6
Minha interação com o prontuário eletrônico é clara e de fácil compreensão. V14
No geral, acredito que o prontuário eletrônico é fácil de ser utilizado. V20
Aprender a usar o prontuário eletrônico é fácil para mim. V22
Imagem
As pessoas da minha instituição que usam o prontuário eletrônico têm um perfil
diferenciado. V4
As pessoas da minha instituição que usam o prontuário eletrônico têm maior
prestígio do que aquelas que não usam. V11
Usar o prontuário eletrônico é um símbolo de status em minha instituição. V27
Vantagem relativa
Usando o prontuário eletrônico, posso realizar minhas tarefas mais rapidamente. V2
O uso do prontuário eletrônico torna mais fácil a realização do meu trabalho. V5
O uso do prontuário eletrônico me possibilita um maior controle do meu trabalho. V8
O uso do prontuário eletrônico melhora a qualidade do meu trabalho. V13
O uso do prontuário eletrônico melhora minha efetividade no trabalho. V25
Visibilidade
O uso do prontuário eletrônico não é percebido em minha instituição. V10
É fácil observar outras pessoas utilizando o prontuário eletrônico em minha instituição. V16
Na minha instituição, pode-se encontrar o prontuário eletrônico em vários
computadores. V19
QUADRO 3 (CONTINUAÇÃO)
VARIÁVEIS UTILIZADAS NO MODELO ESTRUTURAL
(continua)
189
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CONSTRUTO/ASSERTIVA VARIÁVEL
Uso voluntário
Meus superiores não me obrigam a utilizar o prontuário eletrônico. V1
Embora seja útil, usar o prontuário eletrônico não é obrigatório em meu trabalho. V18
Resultado do uso
O uso do prontuário eletrônico possibilita a criação de novos serviços ou processos. V28
O uso do prontuário eletrônico permite melhorar a forma de realizar serviços ou
processos atuais. V29
O uso do prontuário eletrônico permite a criação de serviços ou processos
diferenciados. V30
O uso do prontuário eletrônico possibilita inovar a forma de executar minhas
funções administrativas. V31
O uso do prontuário eletrônico permite ter acesso a novos conhecimentos. V32
O uso do prontuário eletrônico propicia novas alternativas para o método de
ensino. V33
Fonte: Elaborado pelos autores.
A coleta de dados foi realizada no Instituto da Criança (ICr) do Hospital das
Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, inaugurado
em 1976, e que atende crianças e adolescentes de 0 a 19 anos, oferecendo 21
especialidades médicas. O hospital é preparado para atender a doenças de alta
complexidade, entre elas síndromes raras, câncer e Aids, e realizar transplantes
de fígado (inclusive intervivos) e de medula óssea. O Instituto da Criança pos-
sui serviço de diagnóstico por imagem com recursos especializados às neces-
sidades da criança e do adolescente. Além do Sistema Único de Saúde, o ICr
recebe pacientes da assistência médica suplementar em todas as especialidades,
incluindo assistência ambulatorial, internação clínica e cirúrgica. O ICr é refe-
rência nacional no atendimento médico infantil.
O ICr utiliza o prontuário eletrônico desde o início de 2001. Trata-se de um
sistema modular que começou a ser desenvolvido no ano de 2000 para atender,
inicialmente, às necessidades da triagem de pacientes. O módulo de triagem
foi implantado em 2001, e, com o decorrer do tempo, agregaram-se outros: em
QUADRO 3 (CONCLUSÃO)
VARIÁVEIS UTILIZADAS NO MODELO ESTRUTURAL
190
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2002, implantaram-se os módulos de atendimento médico e de atendimento
social, e, em 2003, o módulo para exames de imagens. Na sequência, adicio-
naram-se novos módulos: de parada cardiorrespiratória, uma nova versão do
módulo do serviço social e os módulos de avaliação neurológica e de exames
laboratoriais. Paralelamente aos novos módulos, foram introduzidas melhorias
incrementais de funcionalidades a pedido dos usuários, bem como novas fun-
ções de controle de tempo de permanência do paciente no ICr, novos relatórios
e funções estatísticas de natureza médica e administrativa. Atualmente, todos os
funcionários do ICr utilizam o prontuário eletrônico.
Após os trâmites formais e com o aval do Conselho de Pesquisa e Ética do
Departamento de Pediatria da Faculdade de Medicina, o questionário foi enviado
aos 133 profissionais do ICr envolvidos com o uso do prontuário eletrônico, que
estavam habilitados a usar o sistema. Inicialmente, enviou-se uma cópia do ques-
tionário para os gestores de cada área funcional (médica, enfermagem, assistên-
cia social e administrativa) para validação prévia. Em função dessa validação e
dado que o questionário foi adaptado de Moore e Benbasat (1991), optou-se pela
não realização de pré-teste. A coleta dos dados ocorreu no período de junho a
novembro de 2006. O retorno das respostas correspondeu a 73 questionários, os
quais foram considerados todos válidos. Em três questionários, foram deixadas
algumas questões em branco, e adotou-se o valor médio para elas, com o intuito
de não descartar os questionários por completo.
3.3 PROCEDIMENTOS DE ANÁLISE DOS DADOS
Como técnica de análise dos dados obtidos, utilizou-se a modelagem de
equações estruturais (structural equation modeling – SEM). A SEM não designa
uma técnica única, mas uma família de procedimentos relacionados (KLINE,
2005). Para Hair Jr. et al. (2005), a SEM engloba uma família inteira de modelos
conhecidos por muitos nomes, entre eles a análise de estrutura de covariância,
análise de variável latente, análise fatorial confirmatória, ou simplesmente análi-
se Lisrel. A modelagem de equações estruturais utiliza uma série de relações de
dependência simultaneamente, sendo particularmente útil quando uma variável
dependente se torna independente em subsequentes relações de dependência
(HAIR JR. et al., 2005). Esse conjunto de relações, cada uma envolvendo variá-
veis dependentes e independentes, é a base da SEM. O modelo de pesquisa con-
siderado na modelagem de equações estruturais corresponde à Figura 1.
Com relação à composição mínima da amostra, Hair Jr. et al. (2005) reco-
mendam um número de 3 a 5 questionários (observações) preenchidos por
assertiva ou variável. Por tratar-se de pesquisa em que se adotou a modelagem
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de equações estruturais, que utilizam os conceitos de construto ou variáveis
latentes formativas/reflexivas (caminhos que recebem/emitem seta no mode-
lo estrutural), adotou-se a recomendação de Chin (1998). Esse autor usa uma
regra prática em termos das variáveis latentes e o número de indicadores (setas
ou coeficientes estruturais) que as compõe. O autor sugere uma amostra míni-
ma contendo 10 vezes o número correspondente ao máximo de coeficientes
estruturais associados a uma variável latente. Como o construto “uso” da Figura
1 possui 8 indicadores, a amostra mínima deveria conter 80 observações. O
número total de questionários obtidos foi de 73, o que está próximo do recomen-
dado. Considerando-se o número total de questionários da amostra, para que
haja significância (< 0,05), obteve-se pelo software G*Power®, versão 3.0, que o
coeficiente R2 obtido no modelo estrutural para esse construto (uso) deveria ser
maior ou igual a 0,2, o que de fato ocorreu, conforme apresentado nos resulta-
dos da pesquisa.
Na apuração dos resultados, foi utilizado o software SmartPLS®, versão
2.0.M3, executando em ambiente Windows XP®, para a validação do modelo
estrutural proposto originalmente. Em todas as etapas, adotou-se a mesma
parametrização indicada por seu fornecedor. Na execução do algoritmo de
bootstrapping para calcular os valores do teste t, utilizou-se o número 500 para
o total de simulações aleatórias e n para o tamanho de cada amostra. Segundo
Hair Jr. et al. (2005), esse procedimento é um tipo de reamostragem aleatória
na qual os dados originais são repetidamente processados com substituição
para estimação do modelo.
As variáveis utilizadas no modelo estrutural proposto foram obtidas pelas
assertivas do questionário quantitativo aplicado aos usuários do prontuário ele-
trônico e estão indicadas no Quadro 3. As variáveis para a avaliação do uso de
uma inovação são P_US1 e P_US2. As variáveis relativas às características per-
cebidas de uso da inovação tecnológica são v1, v2 até v27. Os indicadores do
resultado do uso do prontuário eletrônico foram obtidos por meio das variáveis
v28 a v33.
4 RESULTADOS DA PESQUISA
O retorno de respostas pode ser considerado satisfatório, situando-se em
cerca de 55% dos questionários entregues. A Tabela 1 sintetiza o perfil da amos-
tra e do universo de respondentes.
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TABELA 1
PERFIL DOS PARTICIPANTES DA PESQUISA
ÁREA Nº DE
USUÁRIOS
% DO
UNIVERSO
Nº DE
RESPONDENTES
% DE
RESPONDENTES
RESPONDENTES /
Nº DE USUÁRIOS
Médica 31 23,3% 14 19,2% 45,2%
Enfermagem 60 45,1% 43 58,9% 71,7%
Assistência social 21 15,8% 8 11,0% 38,1%
Administrativa 21 15,8% 8 11,0% 38,1%
Total 133 100,0% 73 100,0% 54,9%
Fonte: Elaborada pelos autores.
4.1 AVALIAÇÃO DO MODELO DE MENSURAÇÃO
Os resultados do processamento do modelo estrutural proposto mostraram-
se adequados, ou seja, praticamente todas as variáveis observadas (de v1 a v33)
apresentaram valores de correlação iguais ou superiores a 0,70. Retirou-se ape-
nas a variável v19 (valor inicial 0,407) do construto “visibilidade”, e mantiveram-
se as variáveis v15 e v17, por apresentarem valores próximos ao limite. Após esses
ajustes, efetuou-se novo processamento. O resultado da apuração do modelo está
apresentado na Figura 2.
FIGURA 2
APURAÇÃO DO MODELO AJUSTADO
Fonte: Elaborada pelos autores.
0,799
v13 v2 v25 v5 v8
0,755 0,779 0,832
0,875
v21
v23
v9
0,820
0,845
0,859 Compatibilidade
Vantagem
Relativa
v11
v27
v4
0,756
0,772
0,807 Imagem
v14
v20
v22
0,863
0,800
0,832
v6 0,839 Facilidade
de Uso
v15
v17
v26
0,675
0,697
0,883
v7 0,880 Demonstração
de Resultado
0,868
0,977
Uso
Voluntário
Resultado
do Uso
v28
v29
v30
v31
v32
v33
0,868
0,889
0,818
0,832
0,916
0,832
0,831
0,285
0,469 0,064
0,932
0,010
-0,095
0,170
0,037 -0,059
0,914
0,918
v1
v18
v12
v24
v3
0,829
0,888
0,715
Experimentação
Visibilidade
0,916
0,940
v10
v16
P_US1
P_US2
Uso
0,536
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As tabelas 2 e 3 apresentam os principais indicadores obtidos para o modelo
ajustado, sem a variável v19. Na Tabela 2, observa-se que os valores obtidos para
o alfa de Cronbach são superiores a 0,70, o que é recomendado pela literatura
como valor de corte (HAIR JR. et al., 2005). O mesmo aconteceu com a variância
média explicada (VME) e com a confiabilidade composta, ambas com valores
sempre acima de 0,50, conforme recomendado por Tenenhaus et al. (2004).
TABELA 2
INDICADORES DA APURAÇÃO DO MODELO AJUSTADO
VARIÁVEL ALFA DE
CRONBACH VME eVME CONFIABILIDADE
COMPOSTA
Compatibilidade 0,7936 0,7080 0,8414 0,8791
Demonstração de resultado 0,8045 0,6242 0,7900 0,8674
Experimentação 0,7404 0,6624 0,8139 0,8538
Facilidade de uso 0,8547 0,6953 0,8338 0,9011
Imagem 0,6868 0,6065 0,7788 0,8221
Uso voluntário 0,8512 0,8534 0,9238 0,9206
Vantagem relativa 0,8673 0,6548 0,8092 0,9043
Visibilidade 0,8394 0,8609 0,9278 0,9252
Uso 0,8087 0,8394 0,9162 0,9127
Resultado do uso 0,9257 0,7287 0,8536 0,9414
Fonte: Elaborada pelos autores.
Para melhor compreensão dos resultados obtidos pela modelagem de equa-
ções estruturais, foram colocados na diagonal da Tabela 2 os valores da raiz qua-
drada da variância média explicada da Tabela 1. Tenenhaus et al. (2004) reco-
mendam que o valor da raiz quadrada deve ser maior que as correlações entre
as variáveis em que eles se localizam (valores das linhas e colunas). Tal fato se
confirmou como pode ser verificado nos valores destacados na diagonal da Tabe-
la 3. Esse procedimento, denominado validade discriminante, visa testar se as
variáveis latentes estudadas deveriam ser agrupadas ou não. Um agrupamento
ocorreria caso fosse detectado um valor para a raiz quadrada menor que a corre-
lação entre as variáveis.
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TABELA 3
CORRELAÇÕES ENTRE AS VARIÁVEIS NO MODELO AJUSTADO
COMPATIBILIDADE
DEMONSTRAÇÃO DE
RESULTADO
EXPERIMENTAÇÃO
FACILIDADE DE USO
IMAGEM
USO
RESULTADO DO USO
USO VOLUNTÁRIO
VANTAGEM RELATIVA
VISIBILIDADE
Compatibilidade 0,841
Demonstração de
resultado 0,645 0,790
Experimentação 0,682 0,649 0,813
Facilidade de uso 0,718 0,701 0,595 0,833
Imagem 0,503 0,564 0,601 0,507 0,778
Uso 0,649 0,615 0,514 0,595 0,422 0,916
Resultado do uso 0,635 0,645 0,481 0,581 0,478 0,931 0,853
Uso voluntário -0,206 -0,181 -0,086 -0,389 -0,020 -0,185 -0,155 0,923
Vantagem relativa 0,759 0,747 0,661 0,854 0,518 0,691 0,639 -0,416 0,809
Visibilidade 0,397 0,573 0,361 0,514 0,385 0,420 0,469 -0,167 0,530 0,927
Fonte: Elaborada pelos autores.
4.2 VALIDAÇÃO DO MODELO ESTRUTURAL
Na Figura 2, podem ser localizados os coeficientes de regressão associados
a cada uma das variáveis observadas (vantagem relativa, uso voluntário, compa-
tibilidade, imagem, facilidade de uso, demonstração de resultado, visibilidade
e experimentação) e quanto eles impactam na variável latente “uso”, bem como
quanto essa última afeta a variável latente “resultado do uso”.
Os coeficientes de regressão padronizados indicam quanto cada construto
afeta as variáveis latentes quando estas aumentam de uma unidade. A “vantagem
relativa” apresenta o maior coeficiente de regressão (0,469) com a variável “uso”,
ou seja, quando esta aumenta em uma unidade, a maior contribuição para essa
variação vem da “vantagem relativa”. Por sua vez, a variável “uso” apresenta um
coeficiente de regressão igual a 0,932 com relação à variável “resultado do uso”.
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Na Figura 2, observa-se que os coeficientes de regressão padronizados das
variáveis “facilidade de uso” e “experimentação” apresentam valores negativos
(-0,095 e -0,059). São valores próximos de zero, sugerindo nenhuma contribui-
ção. Uma explicação para o caso da “facilidade de uso” é o fato de o prontuá-
rio eletrônico ser um sistema complexo que envolve grande funcionalidade, e,
portanto, seu uso não é fácil. Com relação à “experimentação”, vale observar
que os usuários efetivamente não tiveram acesso ao sistema antes da definitiva
implantação de cada módulo. Como o sistema foi desenvolvido pela equipe inter-
na de TI, os usuários foram treinados in loco à medida que os módulos ficavam
prontos. As demais variáveis (vantagem relativa, uso voluntário, compatibilida-
de, imagem, demonstração de resultado e visibilidade) afetam positivamente o
uso do prontuário eletrônico.
Na Figura 2, também podem ser observados os valores dos coeficientes de
determinação da variância (R2) das variáveis dependentes “uso” e “resultados do
uso”. Esses coeficientes indicam o percentual de variância da variável dependente
que é explicado pelas variáveis independentes. Os valores de R2 obtidos estão no
interior dos círculos que representam essas variáveis. No caso da variável “uso”,
o valor do coeficiente de determinação da variância (R2) obtido foi de 53,6%. Esse
resultado está de acordo com a proposição de Rogers (2003), para o qual as cinco
características percebidas em uma inovação explicam de 49% a 87% da sua taxa
de adoção. No caso da variável “resultado do uso”, o valor do coeficientes de
determinação da variância (R2) obtido foi de 86,8%.
Para a validação do modelo estrutural, foi utilizado o algoritmo de bootstrap-
ping (amostragem aleatória) do software SmartPLS com o parâmetro 500 para o
número de casos e amostras. Esse procedimento teve como objetivo realizar 500
simulações com o conjunto de dados para a obtenção dos resultados do teste da
distribuição t de Student. Os resultados do teste t dependem do número de ques-
tionários respondidos. Para uma amostra de 73 respondentes (graus de liberda-
de), o valor da distribuição t de Student é 1,99, para um intervalo de confiança de
95% e significância de 0,05.
O teste t de Student serve para testar a hipótese de que os coeficientes de
correlação/regressão sejam iguais a zero. Caso o resultado do teste t seja igual ou
superior a 1,99, a hipótese é rejeitada, ou seja, a correlação é significante. No pro-
cessamento do algoritmo de bootstrapping, observou-se que as variáveis latentes
“imagem” e “experimentação” apresentaram, respectivamente, os valores 0,595
e 1,792 para o teste t, os quais são inferiores a 1,99, logo, elas deveriam ser excluí-
das do modelo inicial. Como o resultado do teste t para a variável “experimenta-
ção” (1,792) ficou próximo do valor limite, optou-se por mantê-la no modelo. Um
novo processamento sem a variável “imagem” afetou muito pouco (terceira casa
decimal) os novos coeficientes calculados.
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As variáveis constantes do construto “imagem” (v4, v11 e v27) dizem respeito
a: perfil diferenciado, maior prestígio e status social do usuário de uma inovação
tecnológica. No ICr, os usuários (médicos, enfermeiros, assistentes sociais e fun-
cionários administrativos) não mostraram ser afetados por essas variáveis pelo
fato de usarem o sistema. Uma outra possível justificativa para a não aderência
da variável “imagem” pode ser dada pelo fato de que a maioria dos respondentes
pertence à área de enfermagem. Isso está de acordo com os estudos de Raitoharju
e Laine (2006): diferentes profissionais da área de saúde apresentam diferentes
percepções sobre o uso de sistemas de informações. Outro fato a ser levado em
consideração é que o prontuário eletrônico é utilizado apenas internamente e
por um conjunto bem definido de usuários. Nessa situação, os aspectos de “ima-
gem” não se expressam.
As demais variáveis (compatibilidade, demonstração de resultado, experi-
mentação, facilidade de uso, uso voluntário, vantagem relativa e visibilidade) vali-
daram o modelo e afetaram diretamente o “uso”, com destaque para a “vantagem
relativa”. A “vantagem relativa” corresponde ao grau com o qual uma inovação
é percebida como melhor que o seu predecessor e também pode estar ligada a
aspectos econômicos (ROGERS, 2003). Conforme pode ser visto na Tabela 4, a
hipótese H4 referente à “imagem” foi rejeitada, e verificaram-se as demais hipó-
teses (H1, H2, H3, H5, H6, H7 e H8).
TABELA 4
RESULTADOS FINAIS DO MODELO PROPOSTO
RELAÇÃO ESTRUTURAL COEFICIENTE
PADRONIZADO
T-VALUE
> 1,99 HIPÓTESE
STATUS
DA
HIPÓTESE
Vantagem relativa → uso 0,4691 8,4277 H1 Verificada
Uso voluntário → uso 0,0637 2,4134 H2 Verificada
Compatibilidade → uso 0,2854 6,0773 H3 Verificada
Imagem → uso 0,0103 0,59468 H4 Rejeitada
Facilidade de uso → uso -0,0945 2,0229 H5 Verificada
Demonstração de resultado → uso 0,1701 5,2341 H6 Verificada
Visibilidade → uso 0,0369 1,9644 H7 Verificada
Experimentação → uso -0,0588 1,7919 H8 Verificada
Uso → resultado do uso 0,9315 231,650 H9 Verificada
Fonte: Elaborada pelos autores.
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5 CONCLUSÕES
A abordagem quantitativa desta pesquisa permitiu verificar que as caracte-
rísticas percebidas em uma inovação são os fatores determinantes de sua adoção
e uso. Esses resultados estão de acordo com as teorias desenvolvidas por Rogers
(1983) e Moore e Benbasat (1991). O modelo originalmente proposto, derivado
dos modelos estabelecidos pelos citados autores, mostrou-se adequado e condu-
ziu a um melhor entendimento da adoção de inovações no âmbito da implanta-
ção de novos sistemas de informações. Ficou evidenciado que o uso de sistemas
de informações acarreta, por parte de seus usuários, percepções que podem ter
importantes reflexos nas tarefas e no trabalho da organização.
No estudo realizado, mereceram destaque as variáveis representadas pelas
características percebidas: vantagem relativa, compatibilidade e demonstração
de resultado. Essas variáveis contribuíram positivamente para a adoção do pron-
tuário eletrônico, com coeficientes notadamente superiores aos demais, expli-
cando, dessa forma, boa parte do modelo proposto inicialmente. A característica
“imagem” não foi considerada relevante para adoção pelos usuários, e isso se
deve, possivelmente, ao fato de que, para esses usuários, o prontuário eletrônico
constitui uma ferramenta do dia a dia.
Também ficou evidenciado que as características percebidas explicam ape-
nas uma parte da adoção de inovações. O grau de explicação obtido está de acordo
com a teoria, mas também sugere a participação de outros fatores no processo
de adoção, o que também é assinalado por Rogers (1983) e Larsen e McGuire
(1998). Uma boa parte desses outros fatores pode eventualmente ser atribuída ao
contexto social interno, por exemplo, a forma adotada para a comunicação da ino-
vação, conforme sugere Rogers (2003). Finalmente, também ficou aparente que
os resultados decorrentes da adoção da inovação e as melhorias obtidas pela sua
introdução não se atêm ao fenômeno da adoção. A instituição pesquisada, além
de conseguir oferecer melhores condições de atendimento aos seus pacientes e
alunos, também conseguiu melhorar serviços e processos já existentes. Pode-se
argumentar que as variáveis do presente estudo têm reflexo imediato no uso do
sistema, e, dessa forma, os resultados são compatíveis com os obtidos por Yusof
et al. (2008), que concluem que atitudes corretas, boa liderança, ambiente ami-
gável e boa comunicação têm influência positiva no sucesso de sistemas na área
médica. Claramente, o uso do prontuário eletrônico é mediador de seu sucesso.
Esta pesquisa teve como foco a inovação tecnológica definida pelo prontuá-
rio eletrônico em uma única instituição da área de saúde, portanto os resultados
ficam limitados ao âmbito dessa instituição. Porém, os achados aqui relatados
podem ser de alguma valia para outras instituições da área de saúde para as quais
o prontuário eletrônico é pertinente. Os resultados da pesquisa podem ser úteis
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na decisão, no desenvolvimento, na implantação e interpretação de resultados de
projetos com esse escopo. O estudo relatado também sugere a possível ampliação
do conceito de características percebidas, isto é, a incorporação de outros aspec-
tos do contexto organizacional que possivelmente também afetam a adoção.
Por fim, sugere-se que esta pesquisa seja continuada, utilizando-se amostras
com um número maior de respondentes, com um número maior de instituições
e, inclusive, com instituições de outras regiões do Brasil. Uma outra possibili-
dade, na perspectiva de se poder contar com amostras maiores, seria a avaliação
dos resultados do uso e da adoção pelos diferentes atores envolvidos, ou seja,
médicos, enfermeiros, técnicos e outros profissionais.
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