Estructura interna de la dimensión Persona Humana del Cuestionario de Vulnerabilidad Sanitaria en la Insuficiencia Cardíaca

Rev Esc Enferm USP reeusp Revista da Escola de Enfermagem da USP Rev. esc. enferm. USP 0080-6234 1980-220X Universidade de São Paulo, Escola de Enfermagem RESUMEN Objetivo: analizar las evidencias de validez de la estructura interna de la dimensión Persona Humana del Cuestionario de Vulnerabilidad Sanitaria en la Insuficiencia Cardíaca. Material y método: estudio psicométrico con 1.008 personas con insuficiencia cardíaca, en una institución de salud terciaria ubicada en el Nordeste de Brasil. La estructura interna fue evaluada por análisis factorial exploratorio con matriz de correlación policórica, seguido de análisis factorial confirmatorio para verificar la calidad del ajuste del modelo. La consistencia interna se midió mediante la fiabilidad compuesta (FC) y el omega de McDonald (ω). Resultados: los parámetros psicométricos revelaron un modelo de 22 ítems, distribuidos en cinco factores, una varianza total explicada del 64,9%, cargas factoriales (0,38 a 0,97) y comunalidades adecuadas (0,20 ≤ h2 ≤ 0,98) e indicadores de precisión aceptables (0. 79 ≤ ORION ≤ 0,98), representatividad (0,89 ≤ FDI ≤ 0,99), sensibilidad (1,92 ≤ SR ≤ 7,07), expectativa de factor (88,3% ≤ EPTD ≤ 97,9%), replicabilidad (0,82 ≤ H-latente ≤ 0,97; 0,81 ≤ H-observado ≤ 0,87) y fiabilidad (CR = 0,92 y ω = 0,83). Se alcanzó una calidad de ajuste adecuada (TLI = 0,99; CFI = 0,99; GFI = 0,99; RMSEA = 0,04 y RMSR = 0,04). Conclusión: Se obtuvo un instrumento con buena evidencia de validez de estructura interna para la medición del constructo. INTRODUCTION Heart failure (HF) is a syndrome presenting high morbidity and mortality worldwide and with a high incapacitating potential(1), which is expressed in different contexts. The burden of HF reflects the numerous conditions of health vulnerability (HV) experienced by the person who, to coexist with the disease, is immersed in a series of rules that dictate daily self-care actions for control, monitoring and management of symptoms. To help and support disease management, patients, their families/caregivers and health professionals use instruments that propose the measurement of several constructs(2) that intervene in the HV. To study a health issue from the HV perspective is to seek new ways to better understand a health problem, adopting and prioritizing the holistic approach and integral understanding of phenomena, as opposed to the isolated analytical process. In the context of HF, HV is a phenomenon intrinsic to human existence and involves interdependent dimensions: Human Person, co-presences and Care(3). It is in the dimension of the human person that the subject understands her/his health condition in order to react to situations that place him in vulnerability(4). Despite the relevance of understanding the HV in this population, a proper instrument to measure it has not yet been identified. With the intention of filling this gap, two studies are highlighted: the first one identified the constituent elements of the HV of the person with HF(5) and the second one focused on the construction and validation of a bank of items(6). As a result, 49 theoretical elements guided the elaboration of 110 items, divided into three dimensions and validated by 19 health professionals specialized in HF, with content validity index (CVI) per item ≥0.78, without significant disagreement between experts (p > 0.05) as to the score, attested by the binomial exact test, and total CVI 0.99(6). In the items bank developed, the Human Person dimension comprised 66 items related to the subject, organized in the subdimensions: socioeconomic, demographic and clinical profile; learning; mental health and health behaviors(6). In this research, the evidence of validity of the internal structure of the human person dimension of the questionnaire was analyzed. Nevertheless, even though the evidence of validity related to the content by experts has been satisfactory, it is also necessary to observe the evidence of validity of the internal structure of the instrument, in order to assess the agreement between items and construct(7), and thus obtain a valid and reproducible parameter. To search for evidence of validity of an instrument that allows measuring aspects related to the dimension of the Human Person of the subject with HF is an opportunity to conceive its plurality and plan the integral and continuous care, in addition to driving policies to improve care, in a much more effective direct contribution to health. Thus, this study aimed to analyze the evidence of validity of the internal structure of the dimension Human Person of the Questionnaire of Health Vulnerability in Heart Failure (QVSIC-Human Person). METHODS Study Design Psychometric study, focused on the analysis of evidence of internal structure(7) of the QVSIC-Human Person. Setting The study was developed with patients followed-up in a tertiary healthcare institution of reference in the care of people with cardiopulmonary diseases, located in the city of Fortaleza, Ceará, Brazil. Sample Definition The target population of the study consisted of 1,008 people with a medical diagnosis of HF, selected by convenience. HF patients aged ≥ 18 years, followed or admitted to the wards, outpatient clinics, cardiac rehabilitation and emergency of the institution were included, and those who did not communicate verbally were excluded. In the planning of this research, the instrument was fully applied, considering the 110 items. However, for the present study, validity evidence was analyzed only for the human dimension of the instrument, which contains 66 items. Considering the extension of the general item bank and with the intention of preserving heterogeneity and getting respondents that covered the whole construct, 1,100 people were invited. However, 92 participants were lost due to incomplete responses to the items. The 1,008 participants guaranteed an average of 9.2 observations for each item of the general instrument; when related to the 66 items of the Human Person dimension, the average of participants was 15.3 per item. The sample size of psychometric studies is estimated based on the number of items, which show ratios of 10:1 or more(8). Therefore, the number of participants was adequate based on literature recommendations. Data Collection Data were collected in the period from June 2019 to January 2020, through individual interviews conducted at the healthcare facility. Patients were approached in the transplant and HF unit (UTIC in the Portuguese acronym) and inpatient and cardiac rehabilitation and emergency sectors of the institution. Patients were picked up and the objectives and relevance of the research were explained. Those who agreed to participate in the study signed the Informed Consent Form, provided in two copies. The patients were then referred to a reserved room for privacy assurance. The research coordinator and a previously trained nursing student, scientific initiation scholarship holder, participated in the collection. Two instruments were used: a questionnaire of sociodemographic data (gender, age, region of residence, color, education, family income, number of people in the same household, whether they have a paid activity and whether they receive benefits related to the disease), clinical (HF etiology, functional class and number of hospitalizations in the last year) and behavioral (smoking, alcohol consumption and whether they engage in physical activity); and a bank consisting of 66 items relating to the peculiarities of the person with HF in a vulnerable situation. Among the 66 items, 14 have a dichotomous response pattern (yes/no) and 52 are polytomous, using a Likert-type scale of five points ranging from 1 to 5 (from never to always). Data Analysis and Treatment Data were organized in Microsoft Office Excel® spreadsheets and exported to the statistical programs Factor (version 11.05.01) and R (version 3.6.2). To characterize the sociodemographic, clinical, and behavioral data of the research participants, measures of central tendency and dispersion of quantitative variables and simple frequency and percentage of qualitative variables were calculated. Normality was assessed using the Kolmogorov-Smirnov test. Exploratory Factor Analysis (EFA) was used to validate the internal structure of the QVSIC-Human Person. The suitability of the data for factor analysis was examined using the Kaiser-Meyer-Olkin value (KMO > 0.60) and Bartlett’s test of sphericity. High KMO values indicate the adequacy of the EFA. If the calculated error probability (p-value) of the sphericity test is below 0.05, it is concluded that the correlation or covariance matrix is not a unitary matrix, so factor analysis can be applied(9). The dimensionality of the instrument was tested by applying Parallel Analysis using the Parallel Analysis Optimal Implementation technique(10). The robustness of the test was determined from the bootstrap association, with extrapolation of the sample to 1000 cases. This data resampling procedure is performed in order to obtain confidence intervals of the evaluated parameters(11). The factors were extracted by the Robust Unweighted Least Squares (ULS) method with polychoric correlation, suitable for polytomous data, and matrix residual reduction(12), and Robust Promin rotation(13). To complement the testing of the number of factors of the total instrument, unidimensionality/multidimensionality techniques were applied: Unidimensional Congruence (UniCo > 0.95), Explained Common Variance (ECV > 0.85) and Mean of Item Residual Absolute Loadings (MIREAL < 0.30)(14). The division of the bank to ensure representativeness was performed by the Solomon method, which optimally divides the sample into two equivalent halves to ensure that all possible sources of variation are included in the two subsamples, as attested by the Ratio Communality Index (RCI): the closer to 1.0, the more equivalent are the subsamples and, consequently, the more representative(15). Maintenance or removal of items from the model was done considering: Polycoric Matrix convergence; percentage of covariance destroyed for each item (PCDi); correlation above 0.2 with two other items (those below were eliminated); kurtosis and asymmetry; communalities (h2 > 0.40) and factor load values – those >0.30 were maintained and heywood cases (negative variance estimates or factor load estimates equal to or above 1.00) and with double saturation were excluded. Communality is an important metric for indicating how much each variable is explained by all the factors. Factorial loadings, on the other hand, indicate how much each factor explains each variable(8). It is reiterated that the estimated factorial solutions were evaluated based on the theoretical reasonableness and interpretation of the factors according to the theoretical assumptions of the HV in the context of HF. Regarding the quality and effectiveness of factor score estimates, accuracy (Overall Reliability of fully Informative prior Oblique N-EAP scores – ORION > 0.70), representativeness of the latent trait and effectiveness of factor estimation (Factor Determinacy Index – FDI > 0.80(16), sensitivity (Sensitivity Ratio – SR > 2.0), expected percentage of the factor (Expected Percentage of true Differences – EPTD > 90%) and replicability (Generalized G-H Index > 0.80)(14) were assessed. To test the adjustment of the data to the five-factor structure, confirmatory factor analysis (CFA) was performed. The following indices were used to evaluate the quality of adjustment of the model and their respective 95% confidence intervals: Tucker Lewis Index (TLI > 0.90); Comparative Fit Index (CFI > 0.94); Goodness of Fit Index (GFI > 0.95); Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI > 0.93); Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA < 0.07); and Root Mean Square of Residuals (RMSR < 0.08)(17). Factor reliability was checked by McDonald’s Omega coefficient (ω), to verify the maintenance of the Tau equivalence principle; and composite reliability (CR), calculated by the Composite Reliability Calculator, based on standardized factor loadings and error variances (www.thestatisticalmind.com), whose reference values adopted for these measures were <0.6 low; between 0.6 and 0.7, moderate; and between 0.7 and 0.9 high reliability(8,18–19). We chose to include the WC to increase the reliability of interpretation, because numerous inconsistencies of reliability using Cronbach’s alpha have been reported(20). Ethical Aspects The study received clearance from the Research Ethics Committee in the year 2019, with opinion no. 3,563,547, in line with what is recommended by Resolution 466/2012, of the National Health Council, and from those responsible for the institution. All participants signed the Informed Consent Form (ICF). RESULTS The items were answered by 1. 008 people with HF, mostly males (634; 62.9%), mixed race (862; 85.5%), with a minimum age of 19 and maximum of 93 years (56 ± 13.9 years), from the Northeast region (993; 98.5%), with varied level of education – predominance of subjects with incomplete elementary school (309; 30.7%), and from social class D (R$ 1,874.01 to 3,748.00) (615; 61%). Most lived with one person (602; 59.7%); 820 (81.3%) still had a paid job, 730 (72.4%) were retired, and 710 (70.4%) received government benefits because of the disease. Initially, eight items were excluded because they had zero variance. In model 1, the results of the analysis of the 58 items revealed a negative matrix, with a bad percentage of destruction of each item (45.4%) and unacceptable KMO, which made further analysis impossible. In model 2, after exclusion of the 14 dichotomous items, we obtained a positive matrix, mediocre KMO (<0.60), and unsatisfactory quality of fit. The results supported the removal of 22 items for presenting inadequate communalities, factor weights below what is considered adequate and double saturation. With the elimination of these items, we proceeded with a new analysis (model 3), with 22 items and adequate adjustment of the data, being considered the best and most parsimonious model tested. Model 3 presented good sample adequacy, attested by Bartlett’s tests of sphericity (11499.5; gl = 231 and p < 0.001), KMO (0.65 [95%CI = 0.54–0.85]) and RCI (0.98), which suggested interpretability of the correlation matrix of the items and representativeness of the subsamples. Parallel analysis indicated five representative factors of the items, with their respective explained variances: factor 1 – 19.1%, factor 2 – 14.4%, factor 3 – 12.6%, factor 4 – 10.9%, and factor 5 – 7.9%. The multidimensionality of the instrument was confirmed by the UniCo (0.57 [95%CI = 0.44–0.74]), ECV (0.57 [95%CI = 0.55–0.60]) and MIREAL (0.27 [95%CI = 0.19–0.31]) indices. Table 1 details the factors and descriptive results of the QVSIC-Human Person. The first factor (06 items – 30, 31, 32, 33, 35, and 36), encompassed aspects related to fluid control and diet, qualified as fluid and food intake. The second factor (04 items – 22, 23, 25, and 26) involved items related to sleep difficulty and its consequences and daily activities, designated as Sleep and daily activities. The third (03 items – 56, 57, and 58) was composed of items regarding psychoemotional issues, termed Mental health. The fourth (05 items – 05, 08, 11, 12, and 13), with items related to education and knowledge about the disease and treatment, named Functional health literacy. And finally, the fifth factor (04 items – 14, 15, 16, and 17) comprised items related to difficulty breathing, concentration, memory problems, and fatigue, named Signs and symptoms (Table 2). Table 1. Factorial loads, communalities, shortness and reliability of the final model with five factors – Fortaleza, CE, Brazil, 2021. Items Factorial Loads h2 K CR F1 F2 F3 F4 F5 05 0.60 0.40 0.02 0.75 08 0.45 0.26 0.32 11 0.76 0.57 0.86 12 0.71 0.52 0.61 13 0.54 0.31 −0.56 14 0.74 0.55 4.94 0.86 15 0.78 0.61 1.64 16 0.81 0.66 −0.42 17 0.80 0.65 −0.62 22 0.95 0.92 −1.75 0.97 23 0.97 0.95 −1.57 25 0.94 0.88 −0.94 26 0.92 0.84 −0.76 30 0.38 0.20 −0.66 0.76 31 0.63 0.40 −0.01 32 0.60 0.35 −0.54 33 0.71 0.50 −0.69 35 0.66 0.43 −1.18 36 0.55 0.32 −0.86 56 0.79 0.64 −0.33 0.86 57 0.80 0.64 −0.62 58 0.88 0.98 1.10 % Variance 19.1 14.4 12.6 10.9 7.9 Total variance 64.9% F1: Water and food intake; F2: Sleep and daily activities; F3: Mental health; F4: Functional health literacy; F5: Signs and symptoms; h2: communality; K: kurtosis; α: Cronbach’s alpha; CR: composite reliability. Table 2. Model fit indices. Estimates Model 1 Model 2 Model 3 CI95%* Polycoric Matrix Negative Positive Positive − Kaiser–Meyer–Olkin 0.00 0.58 0.65 − Tucker Lewis Index − 0.82 0.99 0.95–0.99 Comparative Fit Index − 0.90 0.99 0.98–0.99 Goodness of Fit Index − 0.89 0.99 0.95–0.99 Adjusted Goodness of Fit Index − 0.91 0.98 0.89–0.99 Root Mean Square Error of Approximation − 0.08 0.04 0.04–0.06 Root Mean Square of Residuals − 0.08 0.04 0.04–0.07 *CI95%: Confidence Interval 95% for Model 3. It was considered that the values of the communalities of the items represented the variability explained by the factors and the kurtosis did not indicate severe deviations from the normal distribution of responses and, consequently, psychometric sensitivity. Also, the factors presented adequate values of reliability, and a reliability of 0.92, which ratified their internal consistency. The model presented ω = 0.83. Table 2 shows the fit indices of the tested models and reveals the quality of model 3 over the others, expressed by the values found in the exploratory and confirmatory factor analyses. Table 3 specifies the quality and effectiveness of the factor score estimates of the QVSIC-Human Person. The questionnaire proved adequate with regard to accuracy (0.79 ≤ ORION ≤ 0.98), representativeness (0.89 ≤ FDI ≤ 0.99), sensitivity (1.92 ≤ SR ≤ 7.07), factor expectancy (88.3% ≤ EPTD ≤ 97.9%), and replicability (0.82 ≤ H-latent ≤ 0.97; 0.81 ≤ H-observed ≤ 0.87). It should be remarked that although the factors Education and functional health literacy and Water and food intake present SR and EPTD below the reference value, the model shows several indicators that attest to its quality. Table 3. Quality and effectiveness of factor score estimates – Fortaleza, CE, Brazil, 2021. Factors ORION FDI SR EPTD G-H Index H-latent H-observed Education and functional health literacy 0.79 0.89 1.92 88.3% 0.94 (0.87–0.95) 0.87 (0.85–0.80) Signs and symptoms 0.98 0.99 6.69 97.7% 0.97 (0.84–0.93) 0.86 (0.84–0.87) Sleep and daily activities 0.98 0.99 7.07 97.9% 0.96 (0.93–0.97) 0.84 (0.82–0.85) Water and Food Intake 0.79 0.89 1.94 88.4% 0.82 (0.80–0.84) 0.81 (0.78–0.82) Mental Health 0.87 0.93 2.57 91.1% 0.92 (0.91–0.94) 0.82 (0.81–0.85) ORION: Overall Realibity of fully-Informative prior Oblique N-EAP scores (>0,70); FDI: Factor Determinacy Index (>0,80); Sensitivity Ratio (SR > 2,0); Expected Percentage of True Differences (EPTD > 90%). In view of the results obtained, Chart 1 shows the dimensions and corresponding items of the QVSIC-Human Being. The evaluated indicators pointed to a five-dimensional model with evidence of consistent internal structure for measuring the construct human vulnerability in the context of HF. Chart 1. Questionnaire of Health Vulnerability in Heart Failure, human dimension – Fortaleza, CE, Brazil, 2021. DISCUSSION Validity based on internal structure represents the degree to which the structure of correlations among items corresponds to the structure of the construct that the test proposes to measure. Therefore, assessing evidence of the internal structure of measurement instruments is a complex procedure, which requires a series of requirements, such as the factorial structure of the instrument and reliability, which are crucial for it to be effective(7,21). In this study, the sample proved to be adequate and representative for further factor analysis, as evidenced by Bartlett’s tests of sphericity, KMO, and RCI. The EFA is performed to explore the underlying dimensionality of a set of variables(8,12) and can be performed in several statistical softwares. However, Factor stands out by enabling the use of parallel analysis and other dimensionality indicators. The advantage of parallel analysis lies in the fact that the technique is based on samples and not on the population; it allows the random construction of a hypothetical set of correlation matrices of variables, using the same dimensionality of the real data set as a basis, and consequently it decreases the probability of erroneous retention of items, as it considers sampling error and minimizes the influence of sample size and factorial loads of the items(22). To obtain a valid model, it was necessary to review the instrument regarding the irregularity of the items (dichotomous and polytomous). Problems with factor analysis of dichotomous variables have already been recognized in the literature. Although dichotomous items can be submitted to factor analysis using standard techniques, the results may be biased, such as overestimated values of explained variance and instrument quality(23). In this sense, alternative approaches have been suggested for factor analysis of dichotomous data. Factor analysis showed that the HV construct in the human person with HF is organized into the factors Education and functional health literacy, Signs and symptoms, Sleep and daily activities, Water and food intake and Mental health. The five factors evidenced by the factor analysis correlation matrix were congruent with the concept of HV in the person with HF and its constituent elements(6): in the dimension of the Human Person, the HV is multifactorial and incorporates social, educational, physiological, clinical, psychological and behavioral attributes. These findings demonstrate the importance of breaking with the merely technical care, focused only on the pathological process, and to adopt preventive and health-promoting measures that allow the understanding of the multiple facets of the subject in his vulnerable condition. The link between the theoretical and empirical structure of the instrument is confirmed by reference authors(24) who highlight the subject as one of the central nuclei in the interpretation of the HV, for understanding that this is a product of power relations, and can obtain means for awareness and resist the HV through agencying. This way, there is the possibility of movement towards a better condition of health and life, that is, less vulnerability. The multidimensionality of the model demonstrates the various peculiarities of the HV of the person with HF, so a deep analysis of the factors is necessary. It is essential for professionals to have means to help identify and assess situations of vulnerability and thus contribute to the direction and planning of care. Therefore, the instrument developed stands out for allowing the professional to obtain from the subjects their perceptions about their health conditions by containing items that address the understanding of the disease and how it impacts their quality of life. The indicators that were anchored in the first factor are related to eating habits and water intake, with items related to the control of fluid intake, correct diet, decreased consumption of salt and sugar, and difficulties in maintaining a healthy diet. Sodium restriction, supplementation of dietary fats, fatty acids, proteins, amino acids and vitamin and mineral micronutrients, as well as strategies such as nitrates in beet juice have shown promising results in the outcomes of HF, being therefore pointed out as sustainable therapies(25). In this sense, the items enabled the developing of eating habits that can influence a higher or lower level of vulnerability. The second factor supported items on sleep and daily activities, including sexual intercourse. Common HF symptoms such as dyspnea, fatigue, low exercise tolerance and fluid retention strongly affect sleep quality, contributing to chronic insomnia(26). However, an experimental study revealed that sexual interactions improve diastolic function, reduce HF-associated edema, alter the transcription of heart contractile protein genes, and decrease plasma levels of testosterone, which leads to prolonged survival(27). The third factor brought items related to mental health, which identifies the subjects’ perception about their feelings and signs of anxiety or depression, frequent conditions that exacerbate vulnerability by interfering in the physical and psychological state, associated with poor quality of life(28). The fourth factor covered items on education, subject’s understanding of the disease, and knowledge of the therapeutics. Knowledge and active participation of the patient in his treatment is essential to optimize self- management(29) and, consequently, lower levels of vulnerability. The fifth and last factor involves items on the presentation of signs and symptoms of HF, such as decreased concentration, memory problems and physical signs, the main ones being fatigue and dyspnea. The gradual or sudden worsening of the disease symptoms causes frequent decompensations that lead to progressive deterioration of cardiac function(30), impacting negatively on the subject’s life contexts. All factors presented items with satisfactory factor loadings (there was no violation of the limits) and saturating in a single factor as well as kurtosis considered statistically acceptable. Factor loadings indicate how much a factor explains a variable, while communality is the proportion of each variable’s variability that is explained by the values: the closer to 1, the better the variable is explained by the factors. Kurtosis is a shape measure that characterizes the flattening of the probability distribution function curve(8). Communality was also used as an item permanence criterion. Defined as the proportion of common variance present in a given variable, the communality, analyzed together with the factorial load, helps to identify problematic items(8). Although some items presented communality below the cutoff point, factor loadings were adequate and the other tests performed attested to the quality of the model, which supports keeping these items in the instrument. The factors showed strong internal consistency, according to the CR value. The use of CR instead of Cronbach’s alpha is justified by evidence in the literature that demonstrates its weakness as an indicator of reliability of scores from multidimensional models, due to tau-equivalence:€α considers that all items have equivalent loadings; and suggest new tests, such as CR, a technique that takes into account the factorial load of the items, thus allowing better assessment of the quality of the structural model of psychometric instruments(20). Different statistical criteria ensured the adequacy of the internal structure estimates, considering their potentials and weaknesses. By using various criteria and indicators, associated with theoretical interpretation, it was possible to eliminate risks and biases and find an adequate factorial solution that was consistent with the original proposal of the instrument. In this sense, we chose to use current and robust techniques, which would only be possible in confirmatory factor analysis: precision, representativeness, sensitivity, replicability, expected factor percentage and model adequacy indexes. However, some limitations were found, such as the homogeneity of the sociodemographic, economic, and clinical profile of the subjects, who were treated at the same healthcare institution. Although the institution is a reference and treats patients from the North and Northeast regions, the profile was similar among the participants. Such limitation contributed to the exclusion of relevant items for the context of HV, being important to conduct future research involving people with HF of different profiles. Moreover, we should mention the lack of similar instruments in the scientific literature, not allowing for comparisons. The statistical tests improved the interpretation and reliability of the model and showed that the QVSIC-Human Person showed psychometric parameters of quality and theoretical consistency. The use of the instrument will allow new interpretative horizons on the HV of the person with HF and its results may support care actions by nurses and more effective strategies to reduce the levels of vulnerability. Additionally, this research brings robust techniques, with methodological rigor and, above all, based on contemporary psychometric recommendations. CONCLUSIONS The QVSIC-Human person, composed of 22 items distributed in 5 dimensions (Water and food intake, Sleep and daily activities, Mental health, Functional health literacy, and Signs and symptoms) showed satisfactory psychometric properties, evidencing a model with good validity and reliability evidences. REFERENCES 1 1. Groenewegen A, Rutten FH, Mosterd A, Hoes AW. Epidemiology of heart failure. 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Universidade Estadual do Ceará Programa de Pós-Graduação em Cuidados Clínicos em Enfermagem e Saúde Fortaleza CE Brazil 2 Universidade Federal do Piauí, Programa de Pós-Graduação em Enfermagem, Teresina, PI, Brasil. Universidade Federal do Piauí Programa de Pós-Graduação em Enfermagem Teresina PI Brazil Autor correspondente: Virna Ribeiro Feitosa Cestari Av. Dr. Silas Munguba, 1700, Itaperi 60714-903 – Fortaleza, CE, Brasil [e-mail] EDITOR ASSOCIADO Renata Eloah de Lucena Ferretti-Rebustini RESUMO Objetivo: analisar as evidências de validade de estrutura interna da dimensão Pessoa humana do Questionário de Vulnerabilidade em Saúde na Insuficiência Cardíaca. Método: estudo psicométrico com 1.008 pessoas com insuficiência cardíaca, em instituição de saúde terciária situada no Nordeste brasileiro. A estrutura interna foi avaliada por meio de análise fatorial exploratória com matriz de correlação policórica, seguida da confirmatória, para atestar a qualidade do ajuste do modelo. A consistência interna foi medida pela fidedignidade composta (FC) e ômega de McDonald (ω). Resultados: os parâmetros psicométricos revelaram modelo de 22 itens, distribuídos em cinco fatores, variância total explicada de 64,9%, cargas fatoriais (0,38 a 0,97) e comunalidades (0,20 ≤ h2 ≤ 0,98) adequadas, e indicadores aceitáveis de precisão (0,79 ≤ ORION ≤ 0,98), representatividade (0,89 ≤ FDI ≤ 0,99), sensibilidade (1,92 ≤ SR ≤ 7,07), espera do fator (88,3% ≤ EPTD ≤ 97,9%), replicabilidade (0,82 ≤ H-latente ≤ 0,97; 0,81 ≤ H-observado ≤ 0,87) e confiabilidade (FC = 0,92 e ω = 0,83). Alcançou-se qualidade de ajustamento adequada (TLI = 0,99; CFI = 0,99; GFI = 0,99; RMSEA = 0,04 e RMSR = 0,04). Conclusão obteve-se um instrumento com boas evidências de validade de estrutura interna para mensuração do constructo. DESCRITORES Insuficiência Cardíaca Vulnerabilidade em Saúde Estudo de Validação Psicometria Análise Fatorial INTRODUÇÃO A insuficiência cardíaca (IC) é uma síndrome de elevada morbimortalidade mundial e alto potencial incapacitante(1), que se expressa nos diversos contextos do sujeito. O ônus da IC reflete as inúmeras condições de vulnerabilidade em saúde (VS) experienciadas pela pessoa que, para coexistir com a doença, encontra-se imersa em uma série de regras, que ditam ações cotidianas de autocuidado para controle, monitoramento e manejo dos sintomas. Para auxiliar e apoiar a gestão da doença, pacientes, seus familiares/cuidadores e profissionais da saúde utilizam instrumentos que propõem a mensuração de diversos constructos(2) que intervêm na VS. Estudar uma questão de saúde na perspectiva da VS é buscar novos modos de compreender melhor um problema de saúde, adotando e priorizando a abordagem holística e entendimento integral dos fenômenos, em oposição ao processo analítico isolado. No contexto da IC, a VS é um fenômeno intrínseco à existência humana e envolve dimensões interdependentes: Pessoa humana, co-presenças e Cuidado(3). É na dimensão da Pessoa humana que o sujeito compreende sua condição de saúde para, então, reagir às situações que o colocam em vulnerabilidade(4). Apesar da relevância em se compreender a VS nessa população, não foi identificado um instrumento próprio para mensurá-la. Na intenção de preencher essa lacuna, destacam-se dois estudos: o primeiro identificou os elementos constituintes da VS da pessoa com IC(5) e o segundo voltou-se à construção e validação de um banco de itens(6). Como resultados, 49 elementos teóricos guiaram à elaboração de 110 itens, divididos em três dimensões e validados por 19 profissionais da saúde especialistas em IC, com índice de validade de conteúdo (IVC) por item ≥0,78, sem discordância significativa entre os especialistas (p > 0,05) quanto à pontuação, atestada pelo teste exato binomial, e IVC total 0,99(6). No banco de itens desenvolvido, a dimensão da Pessoa humana compreendeu 66 itens relativos ao sujeito, organizados nas subdimensões: perfil socioeconômico, demográfico e clínico; aprendizagem; saúde mental e comportamentos de saúde(6). Nesta pesquisa, foram analisadas as evidências de validade da estrutura interna da dimensão pessoa humana do questionário. Não obstante, ainda que as evidências de validade relacionadas ao conteúdo por especialistas tenham sido satisfatórias, é necessário, também, observar as evidências de validade de estrutura interna que o instrumento possui, no intuito de avaliar a concordância entre itens e construto(7), e, assim, obter um parâmetro válido e reprodutível. Buscar evidências de validade de um instrumento que permita mensurar aspectos relativos à dimensão da Pessoa humana do sujeito com IC é uma oportunidade de conceber sua pluralidade e planejar o cuidado integral e contínuo, além de impulsionar políticas de melhoria assistencial, produzindo uma contribuição direta muito mais eficaz para saúde. Assim, objetivou-se neste estudo analisar as evidências de validade de estrutura interna da dimensão Pessoa humana do Questionário de Vulnerabilidade em Saúde na Insuficiência Cardíaca (QVSIC-Pessoa humana). MÉTODO Desenho do Estudo Estudo psicométrico, focado na análise de evidências de estrutura interna(7) do QVSIC-Pessoa humana. Cenário O estudo foi desenvolvido com pacientes acompanhados em instituição terciária de saúde de referência no atendimento a pessoas com doenças cardiopulmonares, localizada na cidade de Fortaleza, Ceará, Brasil. Definição da Amostra A população-alvo do estudo foi composta por 1.008 pessoas com diagnóstico médico de IC, selecionados por conveniência. Foram incluídos pacientes de IC com idade ≥ 18 anos, acompanhados ou internados nas enfermarias, ambulatórios, reabilitação cardíaca e emergência da instituição, e excluídos aqueles que não se comunicavam verbalmente. No planejamento desta pesquisa o instrumento foi aplicado integralmente, considerando os 110 itens. Contudo, para o presente estudo, foram analisadas as evidências de validade apenas para a dimensão pessoa humana do instrumento, que contém 66 itens. Considerando a extensão do banco de itens geral e com a pretensão de preservar a heterogeneidade e conseguir respondentes que cobrisse todo o constructo, foram convidadas 1.100 pessoas. Todavia, houve perda de 92 participantes por incompletude nas respostas aos itens. Os 1.008 participantes garantiram média de 9,2 observações para cada item do instrumento geral; quando relacionado aos 66 itens da dimensão Pessoa humana, a média de participantes foi de 15,3 por item. O tamanho amostral de estudos psicométricos é estimado com base no número de itens, que demonstram proporções de 10:1 ou mais(8). Logo, o quantitativo de participantes foi adequado com base nas recomendações da literatura. Coleta de Dados Os dados foram coletados no período de junho de 2019 a janeiro de 2020, por meio de entrevistas individuais realizadas na instituição de saúde. A abordagem dos pacientes foi realizada na unidade de transplante e IC (UTIC) e internação e setores de reabilitação cardíaca e emergência da instituição. Os pacientes eram captados e foram explicados objetivos e relevância da pesquisa. Os que aceitaram participar do estudo, assinaram o Termo de Consentimento Libre e Esclarecido (TCLE), fornecido em duas vias. Os pacientes, foram, então, encaminhados a uma sala reservada para garantia da privacidade. Participaram da coleta o coordenador da pesquisa e uma acadêmica de enfermagem, bolsista de iniciação científica, previamente treinada. Foram utilizados dois instrumentos: questionário de dados sociodemográficos (sexo, idade, região que reside, cor, escolaridade, renda familiar, número de pessoas na mesma residência, se exerce atividade remunerada e se recebe benefícios referente à doença), clínicos (etiologia da IC, classe funcional e número de internações no último ano) e comportamentais (tabagismo, etilismo e se realiza atividade física); e o banco composto por 66 itens referentes às peculiaridades da pessoa com IC em situação de vulnerabilidade. Dentre os 66 itens, 14 possuem padrão de resposta dicotômica (sim/não) e 52 são politômicos, por meio de uma escala do tipo Likert de cinco pontos, variando de 1 a 5 (de nunca a sempre). Análise e Tratamento dos Dados Os dados foram organizados em planilhas eletrônicas no Microsoft Office Excel ® e exportados para os programas estatísticos Factor (versão 11.05.01) e R (versão 3.6.2). Para caracterização dos dados sociodemográficos, clínicos e comportamentais dos participantes da pesquisa foram calculadas medidas de tendência central e dispersão das variáveis quantitativas e frequência simples e percentual das qualitativas. A normalidade deu-se pelo teste Kolmogorov-Smirnov. A Análise Fatorial Exploratória (AFE) foi utilizada para validade da estrutura interna do QVSIC-Pessoa humana. A adequação dos dados para a análise fatorial foi examinada usado o valor de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO > 0,60) e o teste de esfericidade de Bartlett. Valores elevados de KMO indicam a adequacidade da AFE. Caso a probabilidade calculada de erro (valor-p) do teste de esfericidade estiver abaixo de 0,05, conclui-se que a matriz de correlação ou covariância não é uma matriz unitária, portanto, a análise fatorial pode ser aplicada(9). A dimensionalidade do instrumento foi testada aplicando- se a Análise Paralela pela técnica Parallel Analysis Optimal Implementation(10). A robustez do teste foi determinada a partir da associação de bootstrap, com extrapolação da amostra para 1000 casos. Trata-se de um procedimento de reamostragem dos dados para obtenção dos intervalos de confiança dos parâmetros avaliados(11). Os fatores foram extraídos pelo método Robust Unweighted Least Squares (ULS) com correlação policórica, adequados para dados politômicos, e redução dos resíduos das matrizes(12), e rotação de Robust Promin(13). Para complementar a testagem do número de fatores do instrumento total, aplicaram- se técnicas de unidimensionalidade/multidimensionalidade: Unidimensional Congruence (UniCo > 0,95), Explained Common Variance (ECV > 0,85) e Mean of Item Residual Absolute Loadings (MIREAL < 0,30)(14). A divisão do banco para garantia da representatividade foi realizada pelo método Solomon, que divide de forma ideal a amostra em duas metades equivalentes para garantir que todas as fontes possíveis de variação estejam incluídas nas duas subamostras, atestada pelo Ratio Communality Index (RCI): quanto mais próximo de 1,0, mais equivalentes são as subamostras e, consequentemente, mais representativas(15). A manutenção ou retirada dos itens do modelo foi feita considerando: convergência da Matriz Policórica; percentual de covariância destruída para cada item (PCDi); correlação acima de 0,2 com outros dois itens (os abaixo foram eliminados); curtose e assimetria; comunalidades (h2 > 0,40) e valores de carga fatorial – mantidos aqueles >0,30 e excluídos os heywood cases (estimativas negativas de variâncias ou estimativas de cargas fatoriais iguais ou acima de 1,00) e com dupla saturação. A comunalidade é uma métrica importante por indicar o quanto cada variável é explicada por todos os fatores. Já as cargas fatoriais, indicam o quanto cada fator explica cada variável(8). Reitera-se que as soluções fatoriais estimadas foram avaliadas a partir da razoabilidade teórica e interpretação dos fatores perante os pressupostos teóricos da VS no contexto da IC. Quanto à qualidade e eficácia das estimativas de pontuação dos fatores, avaliou-se precisão (Overall Realibity of fully- Informative prior Oblique N-EAP scores – ORION > 0,70), representatividade do traço latente e efetividade da estimativa dos fatores (Factor Determinacy Index – FDI > 0,80(16), sensibilidade (Sensitivity Ratio – SR > 2,0), porcentagem esperada do fator (Expected Percentage of true Differences – EPTD > 90%) e replicabilidade (Generalized G-H Index > 0,80)(14). Para testar o ajustamento dos dados à estrutura de cinco fatores foi realizada a análise fatorial confirmatório (AFC). Como índices para avaliação da qualidade de ajustamento do modelo e seus respectivos intervalos de confiança 95% foram considerados o Tucker Lewis Index (TLI > 0,90); Comparative Fit Index (CFI > 0,94); Goodness of Fit Index (GFI > 0,95); Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI > 0,93); Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA < 0,07) e Root Mean Square of Residuals (RMSR < 0,08)(17). A confiabilidade dos fatores foi verificada pelo coeficiente Ômega de McDonald (ω), para verificar a manutenção do princípio da Tau equivalência; e a fidedignidade composta (FC), calculada pela Composite Reliability Calculator, com base nas cargas de fator padronizadas e variações de erro (www.thestatisticalmind.com), cujos valores de referência adotados para estas medidas foram <0,6 baixa; entre 0,6 e 0,7, moderada; e entre 0,7 e 0,9 alta confiabilidade(8,18–19). Optou-se pela inclusão da CC para aumentar a confiabilidade da interpretação, pois têm sido reportadas inúmeras inconsistências da confiabilidade por meio do alfa de Cronbach(20). Aspectos Éticos O estudo recebeu aprovação do Comitê de Ética em Pesquisa no ano de 2019, com parecer nº 3.563.547, em consonância com o preconizado pela Resolução 466/2012, do Conselho Nacional de Saúde, e dos responsáveis da instituição. Todos os participantes assinaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE). RESULTADOS Os itens foram respondidos por 1.008 pessoas com IC, em sua maioria do sexo masculino (634; 62,9%), pardos (862; 85,5%), com idade mínima de 19 anos e máxima de 93 anos (56 ± 13,9 anos), oriundos da região nordeste (993; 98,5%), com nível de escolaridade variado – predomínio de sujeitos com ensino fundamental incompleto (309; 30,7%), e da classe social D (R$ 1.874,01 a 3.748,00) (615; 61%). A maioria residia com uma pessoa (602; 59,7%); 820 (81,3%) ainda exerciam atividade remunerada, 730 (72,4%) eram aposentados e 710 (70,4%) recebiam benefício do governo em decorrência da doença. Inicialmente, foram excluídos oito itens por possuírem variância zero. No modelo 1, os resultados das análises dos 58 itens revelaram uma matriz negativa, com percentual de destruição de cada item ruim (45,4%) e KMO inaceitável, o que impossibilitou as demais análises. No modelo 2, após exclusão dos 14 itens dicotômicos, obteve-se matriz positiva, KMO medíocre (<0,60) e qualidade de ajuste insatisfatório. Os resultados apoiaram a retirada de 22 itens por apresentarem comunalidades inadequadas, pesos fatoriais abaixo do considerado adequado e com dupla saturação. Com a eliminação desses itens, procedeu- se com nova análise (modelo 3), com 22 itens e ajustamento adequado dos dados, sendo considerado o melhor e mais parcimonioso modelo testado. O modelo 3 apresentou boa adequação da amostra, atestadas pelos testes de esfericidade de Bartlett (11499,5; gl = 231 e p < 0,001), KMO (0,65 [IC95% = 0,54–0,85]) e RCI (0,98), que sugeriram interpretabilidade da matriz de correlação dos itens e representatividade das subamostras. A análise paralela indicou cinco fatores representativos dos itens, com suas respectivas variâncias explicadas: fator 1 – 19,1%, fator 2 – 14,4%, fator 3 – 12,6%, fator 4 – 10,9% e fator 5 – 7,9%. A multidimensionalidade do instrumento foi confirmada pelos índices UniCo (0,57 [IC95% = 0,44–0,74]), ECV (0,57 [IC95% = 0,55–0,60]) e MIREAL (0,27 [IC95% = 0,19–0,31]). A Tabela 1 detalha os fatores e resultados descritivos do QVSIC-Pessoa humana. O primeiro fator (06 itens – 30, 31, 32, 33, 35, e 36), englobou aspectos relacionados ao controle de líquidos e dieta, qualificado como Ingesta hídrica e alimentar. O segundo fator (04 itens – 22, 23, 25 e 26) envolveu itens referentes à dificuldade de sono e suas consequências e atividades diárias, designado Sonos e atividades diárias. O terceiro (03 itens – 56, 57 e 58) foi composto por itens relativos às questões psicoemocionais, denominado Saúde mental. O quarto (05 itens – 05, 08, 11, 12 e 13), com itens relativos à escolaridade e conhecimento sobre doença e tratamento, nomeado Letramento funcional em saúde. E, por fim, o quinto fator (04 itens – 14, 15, 16 e 17) compreendeu itens relacionados à dificuldade de respirar, de concentração, problemas de memória e cansaço, denominado Sinais e sintomas (Tabela 2). Tabela 1. Cargas fatoriais, comunalidades, curtoses e confiabilidade do modelo final com cinco fatores – Fortaleza, CE, Brasil, 2021. Itens Cargas fatoriais h2 K FC F1 F2 F3 F4 F5 05 0,60 0,40 0,02 0,75 08 0,45 0,26 0,32 11 0,76 0,57 0,86 12 0,71 0,52 0,61 13 0,54 0,31 −0,56 14 0,74 0,55 4,94 0,86 15 0,78 0,61 1,64 16 0,81 0,66 −0,42 17 0,80 0,65 −0,62 22 0,95 0,92 −1,75 0,97 23 0,97 0,95 −1,57 25 0,94 0,88 −0,94 26 0,92 0,84 −0,76 30 0,38 0,20 −0,66 0,76 31 0,63 0,40 −0,01 32 0,60 0,35 −0,54 33 0,71 0,50 −0,69 35 0,66 0,43 −1,18 36 0,55 0,32 −0,86 56 0,79 0,64 −0,33 0,86 57 0,80 0,64 −0,62 58 0,88 0,98 1,10 % Variância 19,1 14,4 12,6 10,9 7,9 Total da variância 64,9% F1: Ingestão hídrica e alimentar; F2: Sono e atividades diárias; F3: Saúde mental; F4: Letramento funcional em saúde; F5: Sinais e sintomas; h2: comunalidade; K: curtose; α: alfa de Cronbach; FC: fidedignidade composta. Tabela 2 Índices de ajuste dos modelos. Estimativas Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 IC95%* Matriz policórica Negativa Positiva Positiva − Kaiser-Meyer-Olkin 0,00 0,58 0,65 − Tucker Lewis Index − 0,82 0,99 0,95–0,99 Comparative Fit Index − 0,90 0,99 0,98–0,99 Goodness of Fit Index − 0,89 0,99 0,95–0,99 Adjusted Goodness of Fit Index − 0,91 0,98 0,89–0,99 Root Mean Square Error of Approximation − 0,08 0,04 0,04–0,06 Root Mean Square of Residuals − 0,08 0,04 0,04–0,07 *IC95%: Intervalo de confiança 95% para o Modelo 3. Considerou-se que os valores das comunalidades dos itens representaram a variabilidade explicada pelos fatores e a curtoses não indicavam desvios severos à distribuição normal das respostas e, consequentemente, de sensibilidade psicométrica. Ainda, os fatores apresentaram valores adequados de confiabilidade, e fidedignidade de 0,92, que ratificou sua consistência interna. O modelo apresentou ω = 0,83. A Tabela 2 traz os índices de ajuste dos modelos testados e revela a qualidade do modelo 3 sobre os demais, expressa pelos valores encontrados nas análises fatoriais exploratória e confirmatória. A Tabela 3 especifica a qualidade e eficácia das estimativas de pontuações dos fatores do QVSIC-Pessoa humana. O questionário mostrou-se adequado quanto à precisão (0,79 ≤ ORION ≤ 0,98), representatividade (0,89 ≤ FDI ≤ 0,99), sensibilidade (1,92 ≤ SR ≤ 7,07), espera do fator (88,3% ≤ EPTD ≤ 97,9%) e replicabilidade (0,82 ≤ H-latente ≤ 0,97; 0,81 ≤ H-observado ≤ 0,87). Aponta-se que, apesar dos fatores Escolaridade e letramento funcional em saúde e Ingestão hídrica e alimentar apresentarem SR e EPTD abaixo do valor de referência, o modelo ostenta diversos indicadores que atestam sua qualidade. Tabela 3. Qualidade e eficácia das estimativas de pontuação dos fatores – Fortaleza, CE, Brasil, 2021. Fatores ORION FDI SR EPTD G-H Index H-latente H-observado Escolaridade e letramento funcional em saúde 0,79 0,89 1,92 88,3% 0,94 (0,87–0,95) 0,87 (0,85–0,80) Sinais e sintomas 0,98 0,99 6,69 97,7% 0,97 (0,84–0,93) 0,86 (0,84–0,87) Sono e atividades diárias 0,98 0,99 7,07 97,9% 0,96 (0,93–0,97) 0,84 (0,82–0,85) Ingestão hídrica e alimentar 0,79 0,89 1,94 88,4% 0,82 (0,80–0,84) 0,81 (0,78–0,82) Saúde mental 0,87 0,93 2,57 91,1% 0,92 (0,91–0,94) 0,82 (0,81–0,85) ORION: Overall Reliability of fully-Informative prior Oblique N-EAP scores (>0,70); FDI: Factor Determinacy Index (>0,80); Sensitivity Ratio (SR > 2,0); Expected Percentage of True Differences (EPTD > 90%). Tendo em vista os resultados obtidos, o Quadro 1 traz as dimensões e itens correspondentes do QVSIC-Pessoa humana. Quadro 1 Questionário de Vulnerabilidade em Saúde na Insuficiência Cardíaca, dimensão pessoa humana – Fortaleza, CE, Brasil, 2021. Os indicadores avaliados apontaram para um modelo de cinco dimensões com evidências de estrutura interna consistente para mensuração do construto vulnerabilidade da pessoa humana no contexto da IC. DISCUSSÃO A validade baseada na estrutura interna representa o grau em que a estrutura de correlações entre os itens corresponde à estrutura do construto que o teste propõe mensurar. Portanto, avaliar as evidências de estrutura interna de instrumentos de medida é um procedimento complexo, o que exige a execução de uma série de requisitos, como a estrutura fatorial do instrumento e confiabilidade, que são determinantes para que seja efetivada(7,21). Neste estudo, a amostra mostrou-se adequada e representativa para continuidade da análise fatorial, conforme evidenciados pelos testes de esfericidade de Bartlett, KMO e RCI. A AFE é realizada para explorar a dimensionalidade subjacente de um conjunto de variáveis(8,12) e pode ser realizada em diversos softwares estatísticos. Contudo, o Factor destaca-se por possibilitar o uso da análise paralela e outros indicadores de dimensionalidade. A vantagem da análise paralela reside no fato da técnica basear-se em amostras, e não na população; permite a construção aleatória de um conjunto hipotético de matrizes de correlação de variáveis, utilizando como base a mesma dimensionalidade do conjunto de dados reais, ou seja, diminui a probabilidade de retenção equivocada de itens, por considerar o erro amostral e minimizar a influência do tamanho da amostra e das cargas fatoriais dos itens(22). Para a obtenção de um modelo válido foi necessária a revisão do instrumento quanto à irregularidade dos itens (dicotômicos e politômicos). Problemas com análise fatorial de variáveis dicotômicas já foram reconhecidos pela literatura. Embora itens dicotômicos possam ser submetidos a uma análise fatorial usando técnicas padrão, os resultados podem ser enviesados, como valores superestimados da variância explicada e qualidade do instrumento(23). Nesse sentido, abordagens alternativas têm sido sugeridas para análise fatorial de dados dicotômicos. A análise fatorial mostrou que o constructo VS na Pessoa humana com IC se organiza nos fatores Escolaridade e Letramento funcional em saúde, Sinais e sintomas, Sono e atividades diárias, Ingesta hídrica e alimentar e Saúde mental. Os cinco fatores evidenciados pela matriz de correlação da análise fatorial foram congruentes com o conceito de VS da pessoa com IC e seus elementos constituintes(6): na dimensão da Pessoa humana, a VS é multifatorial e incorpora atributos sociais, educacionais, fisiológicos, clínicos, psicológicos e comportamentais. Esses achados demonstram a importância em romper com o cuidado meramente técnico, centrado apenas no processo patológico, e adotar medidas preventivas e promotoras de saúde, que permitam a compreensão das múltiplas facetas do sujeito em sua condição de vulnerabilidade. O elo entre a estrutura teórica e empírica do instrumento é confirmada por autores de referência(24) que destacam o sujeito como um dos núcleos centrais na interpretação da VS, por compreender que este é um produto das relações de poder, e pode obter meios para conscientização e resistir à VS pelo agenciamento. Desta forma, há possibilidade de movimento em direção a uma melhor condição de saúde e vida, ou seja, menor vulnerabilidade. A multidimensionalidade do modelo demonstra as várias peculiaridades da VS da pessoa com IC, logo, é necessária uma análise profunda dos fatores. É essencial para os profissionais dispor de meios que ajudem a identificar e avaliar situações de vulnerabilidade e, assim, contribuir para o direcionamento e planejamento assistencial. Portanto, o instrumento desenvolvido sobressai por permitir ao profissional obter do próprio sujeito suas percepções sobre sua condição de saúde ao conter itens que abordem a compreensão da doença e como impacta na sua qualidade de vida. Os indicadores que ancoraram no primeiro fator estão relacionados aos hábitos alimentares e ingesta hídrica, com itens relacionado ao controle de líquidos ingeridos, alimentação correta, diminuição do consumo de sal e açúcar e dificuldades para manter uma alimentação saudável. A restrição de sódio, suplementação de gorduras alimentares, ácidos graxos, proteínas, aminoácidos e micronutrientes vitamínicos e minerais, além de estratégias como nitratos no suco de beterraba têm demonstrado resultados promissores nos desfechos de IC e destacam-se como terapias sustentáveis(25). Nesse sentido, os itens possibilitaram o desdobramento dos hábitos alimentarem que podem influenciar em maior ou menor nível de vulnerabilidade. O segundo fator sustentou itens sobre sono e atividades diárias, incluindo relações sexuais. Sintomas comuns da IC como dispneia, fadiga, baixa tolerância ao exercício e retenção de líquidos afetam fortemente a qualidade do sono, contribuindo para insônia crônica(26). Ainda, é comum os pacientes apresentarem restrições sexuais, contudo, estudo experimental revelou que interações sexuais melhoram a função diastólica, reduzem o edema associado à IC, alteram a transcrição de genes de proteínas contráteis do coração e diminuem os níveis plasmáticos de testosterona, resultando no prolongamento da sobrevivência(27). O terceiro fator trouxe itens relativos à saúde mental, onde identifica-se a percepção do sujeito acerca dos seus sentimentos e sinais de ansiedade ou depressão, condições frequentes que exacerbam a vulnerabilidade por interferirem no estado físico e psicológico, associados à má qualidade de vida(28). Já o quarto fator abrangeu itens sobre escolaridade, compreensão do sujeito sobre a doença e conhecimento da terapêutica. O conhecimento e participação ativa do paciente no seu tratamento é essencial para otimizar o autogerenciamento(29) e, consequentemente, menores níveis de vulnerabilidade. O quinto e último fator envolve itens sobre a apresentação de sinais e sintomas da IC, como diminuição da concentração, problemas de memória e sinais físicos, sendo os principais, o cansaço e a dispneia. O agravamento gradual ou súbito dos sintomas da doença causa descompensações frequentes que levam à progressiva deterioração da função cardíaca(30), impactando negativamente nos contextos de vida do sujeito. Todos os fatores apresentaram itens com cargas fatoriais satisfatórias (não houve violação dos limites) e saturando em um único fator, e curtoses consideradas aceitáveis estatisticamente. As cargas fatoriais indicam quanto um fator explica uma variável, enquanto a comunalidade é a proporção de variabilidade de cada variável que é explicada pelos valores: quanto mais próximo de 1, melhor a variável é explicada pelos fatores. Já a curtose é uma medida de forma que caracteriza o achatamento da curva da função de distribuição de probabilidade(8). A comunalidade também foi utilizada como critério de permanência do item. Definida como a proporção de variância comum presente em determinada variável, a comunalidade, analisada juntamente com a carga fatorial, auxilia na identificação de itens problemáticos(8). Apesar de alguns itens apresentarem comunalidade abaixo do ponto de corte, as cargas fatoriais foram adequadas e os demais testes realizados atestaram a qualidade do modelo, o que apoia a manutenção desses itens no instrumento. Os fatores demonstraram forte consistência interna, conforme valor de FC. O uso da FC em detrimento ao alfa de Cronbach justifica-se pelas evidências da literatura que demonstram sua fragilidade como indicador da fidedignidade de escores provenientes de modelos multidimensionais, devido à tau-equivalência: o α considera que todos os itens possuem cargas equivalentes; e essas evidências sugerem novos testes, como a FC, técnica que leva em consideração a carga fatorial dos itens, logo, permite melhor avaliação da qualidade do modelo estrutural de instrumentos psicométricos(20). Diferentes critérios estatísticos garantiram a adequação das estimativas de estrutura interna, considerando suas potencialidades e fragilidades. Ao utilizar diversos critérios e indicadores, associados à interpretação teórica, foi possível eliminar riscos e vieses e encontrar uma solução fatorial adequada e coerente com a proposta original do instrumento. Nesse sentido, optou-se pelo uso de técnicas atuais e robustas, que seriam possíveis apenas na análise fatorial confirmatória: precisão, representatividade, sensibilidade, replicabilidade, porcentagem esperada do fator e índices de adequação do modelo. Contudo, algumas limitações foram encontradas, como a homogeneidade do perfil sociodemográfico, econômico e clínico dos sujeitos, atendidos na mesma instituição de saúde. Apesar da instituição ser referência e atender pacientes das regiões norte e nordeste, o perfil foi semelhante entre os participantes. Tal limitação contribuiu para a exclusão de itens relevantes para o contexto da VS, sendo importante a realização de futuras pesquisas envolvendo pessoas de diferentes perfis com IC. Para mais, cita-se a inexistência de instrumentos semelhantes na literatura cientifica, não permitindo comparações. Os testes estatísticos aprimoraram a interpretação e fidedignidade do modelo e evidenciaram o QVSIC-Pessoa humana mostrou parâmetros psicométricos de qualidade e consistência teórica. A utilização do instrumento permitirá novos horizontes interpretativos sobre a VS da pessoa com IC e seus resultados poderão subsidiar ações de cuidado do enfermeiro e estratégias mais efetivas para diminuição dos níveis de vulnerabilidade. Ademais, trata-se de uma pesquisa que traz técnicas robustas, com rigor metodológico e, sobretudo, fundamentado por recomendações psicométricas contemporâneas. CONCLUSÃO O QVSIC-Pessoa humana, composto por 22 itens distribuídos em 5 dimensões (Ingestão hídrica e alimentar, Sono e atividades diárias, Saúde mental, Letramento funcional em saúde e Sinais e sintomas) apresentou propriedades psicométricas satisfatórias, evidenciando um modelo com boas evidências de validade e confiabilidade.