System for Evaluation of Teaching Qualities (SETQ) Smart para o uso no Brasil: versão para residente

Abstract

RESUMO Introdução: Já se reconhece que o incremento do potencial de aprendizagem dos alunos está diretamente relacionado às qualidades do preceptor. Nesse sentido, a avaliação da prática dos docentes impõe-se como um elemento essencial da garantia de qualidade na formação de novos especialistas. Todavia, no contexto da educação médica no Brasil, existem atualmente poucas pesquisas sobre avaliação de preceptores e escassez de instrumentos para essa finalidade. Um dos instrumentos atualmente disponíveis é o System for Evaluation of Teaching Qualities (SETQ). Objetivo: Este estudo teve como objetivo executar a adaptação transcultural e a validade de conteúdo do SETQ para uso no Brasil. Método: Esse instrumento é composto por duas versões, e neste estudo foi adaptada a versão dos residentes para avaliação do preceptor. A adaptação cultural seguiu cinco etapas: duas traduções iniciais do inglês para o português brasileiro; duas traduções de síntese; duas retrotraduções; uma avaliação do comitê de especialistas em termos de análise conceitual, equivalência semântica, idiomática e cultural; e um pré-teste. Além disso, um painel de juízes especialistas conduziu a validação de conteúdo. Resultado: Quarenta médicos residentes, com idade mediana de 30 anos (IQR = 6,25), participaram do pré-teste. Oitenta por cento dos participantes classificaram os componentes que compõem o SETQ Smart como claros e culturalmente apropriados, exceto pelo enunciado do questionário. O painel de juízes especialistas incluiu dez residentes, 70% do sexo feminino. As taxas de concordância variaram de 80% a 100% em relação à clareza, adequação cultural, representatividade dos itens dentro de seus respectivos domínios e permanência de cada item nas avaliações do instrumento. Conclusão: Este estudo adaptou culturalmente uma das duas versões do SETQ Smart para uso no Brasil e forneceu evidências preliminares de validade dessa versão por meio da validação de conteúdo.