INTRODUÇÃO: Este estudo avalia o impacto de uma intervenção baseada na Internet das Coisas (IoT, na sigla em inglês) em uma unidade hospitalar e apresenta evidências empíricas sobre os efeitos de tecnologias inteligentes na segurança do paciente (quedas de pacientes e taxa de adesão à higienização das mãos) e nas experiências dos profissionais. MÉTODO: Realizamos uma análise pós-intervenção da taxa de adesão à higienização das mãos (HM) e uma análise de série temporal interrompida (STI) do tipo pré/pós-intervenção das taxas de queda de pacientes. Por fim, investigamos as experiências dos profissionais conduzindo entrevistas abertas semiestruturadas baseadas na Teoria da Difusão da Inovação de Roger. RESULTADOS: Os resultados demonstraram que (i) não houve mudanças estatisticamente significativas nas taxas médias de quedas de pacientes. A análise de STI revelou mudanças incrementais não significativas nas quedas médias de pacientes (-0,14 quedas/trimestre/1.000 pacientes-dias). (ii) As taxas de adesão à HM aumentaram no primeiro ano e depois diminuíram no segundo ano entre todos os tipos de profissionais e tipos de quartos. (iii) Entrevistas qualitativas com enfermeiros revelaram melhorias no tempo de atenção direta ao paciente e uma redução no número de quedas de pacientes. CONCLUSÃO: Este estudo apresenta evidências empíricas de algumas mudanças positivas em variáveis de interesse, e as entrevistas com profissionais da unidade também relataram resultados semelhantes. É interessante notar que, segundo as nossas observações, as questões comportamentais e ambientais são particularmente importantes para garantir o êxito da implementação de uma inovação de IoT em um ambiente hospitalar.
%X INTRODUCTION: This study evaluates the impact of an Internet of Things (IoT) intervention in a hospital unit and provides empirical evidence on the effects of smart technologies on patient safety (patient falls and hand hygiene compliance rate) and staff experiences. METHOD: We have conducted a post-intervention analysis of hand hygiene (HH) compliance rate, and a pre-and post-intervention interrupted time-series (ITS) analysis of the patient falls rates. Lastly, we investigated staff experiences by conducting semi-structured open-ended interviews based on Roger's Diffusion of Innovation Theory. RESULTS: The results showed that (i) there was no statistically significant change in the mean patient fall rates. ITS analysis revealed non-significant incremental changes in mean patient falls (- 0.14 falls/quarter/1000 patient-days). (ii) HH compliance rates were observed to increase in the first year then decrease in the second year for all staff types and room types. (iii) qualitative interviews with the nurses reported improvement in direct patient care time, and a reduced number of patient falls. CONCLUSION: This study provides empirical evidence of some positive changes in the outcome variables of interest and the interviews with the staff of that unit reported similar results as well. Notably, our observations identified behavioral and environmental issues as being particularly important for ensuring success during an IoT innovation implementation within a hospital setting.
