ARTÍCULOS ESPECIALES

METODOLOGÍA CUALITATIVA

 

Uso del software NVivo^® en una investigación con Teoría Fundamentada*

Use of the software NVivo^® in research using Grounded Theory

 

 

Jaqueline Dias do Nascimento, Ingrid Meireles Gomes, Maria Ribeiro Lacerda, Tatiana Braga de Camargo, Fernanda Catafesta Utzumi y Elizabeth Bernardino

Programa de Pós Graduação em Enfermagem, Universidade Federal do Paraná, Curitiba/PR, Brasil

*Estudio realizado con financiamiento del Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq

Dirección para correspondencia

 

 

---

RESUMEN

El objetivo de este artículo es dar a conocer la experiencia con el uso de un software de apoyo a la investigación cualitativa, el NVivo10^®, en una encuesta que utilizó como método la Teoría Fundamentada. Inicialmente, se presenta un guión básico con informaciones sobre la forma de utilizar el software y luego se describe la experiencia en sí. Se concluye que el software es una herramienta tecnológica que facilita la organización, visualización y acceso a los datos de la investigación, lo que representa una economía de tiempo y trabajo. Sin embargo, el software no sustituye el trabajo del investigador. Para un mejor aprovechamiento del mismo, es importante conocer a fondo en el método elegido, así como también el recurso tecnológico.

Palabras clave: Programas Informáticos, Teoría Fundamentada, Investigación Cualitativa, Análisis de Datos.

---

ABSTRACT

This article aims to introduce the experience of using a software to support qualitative research, NVivo10^®, in a survey that used Grounded Theory as a method. Initially, a primary script is introduced with information on how to handle the software, and then the experience itself is described. It is concluded that using such software is a technological tool that makes it easier to organize, visualize, and access research data, something which represents saving time and work. And this is consistent with the methodology proposed, because, among other things, it helps managing large amounts of data generated by the Grounded Theory. However, it does not replace researcher's work. Therefore, it is worth going deeper into the method of choice and knowledge on the technological resource, making a better use of it.

Key words: Software, Grounded Theory, Qualitative Research, Data Analisys.

---

 

Introducción

Los estudios cualitativos están cada vez más consolidados en las diferentes áreas del conocimiento, en el campo de las prácticas de investigación. Este tipo de estudio es el que se preocupa por el análisis y la interpretación de aspectos más profundos, que describen la complejidad de la conducta humana, proporcionando una mayor inmersión acerca de hábitos de vida, formas de actuar y tendencias de comportamiento.¹

Hay quienes cuestionan el poder de generalización de estos estudios, ya que se trata de investigaciones que enfocan un fenómeno permeado de subjetividad. Sin embargo, como contrapunto surge esta pregunta: ¿ya que toda la ciencia está diseñada y desarrollada por sujetos, la misma no es siempre subjetiva?² El soporte de datos de los estudios cualitativos es precisamente la profundización del fenómeno, reservada su subjetividad. Es importante destacar que las investigaciones, en general, tienen la necesidad de considerar medidas importantes, con rigor científico esencial para garantizar la fiabilidad de los resultados obtenidos.³

Por lo tanto, se considera que una mayor transparencia y descripción de la ruta metodológica usada en la preparación de los estudios cualitativos genera un mayor grado de fiabilidad de los resultados.³ Dentro del estudio cualitativo, hay varios caminos metodológicos posibles, como la Teoría Fundamentada (TF). La TF es un método de investigación que utiliza una serie de pasos sistemáticos para desarrollar, con base en datos, una teoría acerca de un fenómeno.⁴ Las investigaciones fundamentadas en la TF permiten el estudio de la conducta humana en diversas situaciones, con el objetivo de generar una teoría que explique un fenómeno social a través del análisis sistemático obtenido de los datos extraídos de situaciones concretas, en este sentido, la TF permite una representación más exacta de la realidad que otras teorías que sugieren la interpretación por medio de una selección de conceptos.⁴

El análisis de los datos, en este método de investigación, es bastante complejo y laborioso, ya que se genera un gran volumen de datos, debido a una de sus características principales, la circularidad de datos. Para asesorar al investigador en esta etapa, hay diferentes herramientas tecnológicas, que ayudan en la organización y acceso al material producido.⁵ Los programas de análisis de datos cualitativos (computer assisted qualitative data analysis softwares - CAQDAS) se utilizan en investigaciones en ciencias sociales desde 1980 y frecuentemente son empleados en Europa y EEUU.⁶

Hay diferentes programas informáticos del tipo CAQDAS en el mercado; su aplicación produce cambios significativos en la manera de abordar datos cualitativos, lo que requiere familiaridad por parte de los investigadores con los recursos informáticos.⁶ Vale la pena mencionar que en la elección de un software de apoyo para el análisis de datos se debe tener en cuenta, además de sus instrumentos operativos, las características del marco metodológico que motivan dicha elección y la adecuación de uno al otro.

El uso de una tecnología del tipo CAQDAS en la TF es muy importante, ya que permite una mejor organización del material producido; sin embargo, es esencial que el investigador domine el recurso elegido, para que realmente pueda serle útil en el análisis de los datos. Esto es así porque los programas informáticos no deciden lo que debe ser codificado, o qué categorías se deberán elaborar, y mucho menos tienen capacidad propia para establecer relaciones entre los datos o las categorías, sino que solo ejecutan lo que determina el investigador, a fin de cuentas son herramientas para apoyar el análisis.⁶

Aunque existen diversos programas informáticos cualitativos disponibles en el mercado, su adquisición puede representar un alto coste, especialmente si se tiene en cuenta que con los frecuentes recortes presupuestarios en la educación global, las oportunidades de posgrado que cuentan con financiación son escasas.⁷ Otra dificultad de los investigadores que comienzan, ante la necesidad de organizar sus datos, es el hecho de que los programas informáticos cualitativos no proporcionan en sus manuales una orientación especial para métodos específicos.⁸

Para disminuir esta dificultad, el objetivo de este trapajo es relatar la experiencia con el uso del software NVivo10^® en una encuesta en la que se utilizó como método la TF. Esta encuesta fue desarrollada en una disertación de maestría titulada "La experiencia de atención en casas de apoyo transitorio de familiares de niños sometidos a trasplante de células madre hematopoyéticas".

 

Los detalles de la Teoría Fundamentada

La TF es un marco metodológico sistemático, interpretativo, que ha contribuido a la expansión del conocimiento, ya que permite el desarrollo de teorías, y proporciona más cientificidad a las asignaturas que lo utilizan.⁹ Está fundamentada porque la teoría surge de los datos, de acuerdo con la experiencia de los sujetos, por lo que es más parecida a la realidad de estos individuos.⁴ La comprensión del fenómeno ocurre desde la recogida y el análisis sistemático de los datos, un proceso que requiere una intensa relación entre el investigador y el material recogido.¹⁰

Desde sus orígenes hasta la actualidad, la TF ha ganado adeptos que siguen vertientes, que se asemejan en algunos aspectos y difieren en otros. Como resultado, se puede deducir que el método ha sido desarrollado a través del tiempo, bajo la dirección y el posicionamiento del análisis; además de nuevos interesados en la creación de sus obras independientes.¹⁰ Las diferentes formas de trabajar el método proporcionan mejoría y fortalecimiento de este como un marco metodológico. Sin embargo, la TF mantiene sus características representativas, que son: el proceso de inducción-deducción, análisis comparativo constante, circularidad de los datos, sensibilidad teórica, grupos de la muestra, saturación de los datos, uso de memorandos y diagramas.

La inducción-deducción ocurre durante la recogida y el análisis de los datos. La primera ocurre cuando se descubren las hipótesis; y la segunda cuando se comprenden las consecuencias derivadas de las conjeturas.¹⁰ También se puede citar la abducción como parte de este proceso, lo propuesto más tarde por Charmaz, que se produce cuando hay confirmación de la interpretación teórica desde la experiencia social de los individuos.¹¹

Es a partir de la recogida de datos que se seleccionan los códigos (extractos de datos), analizados uno por uno. Durante el desarrollo de la investigación, surgen nuevos códigos y estos se comparan con los anteriores y son agrupados por semejanza. Este proceso se produce de forma continua desde la primera hasta la última recolección de datos, cuando un código preliminar puede convertirse en un código conceptual y este, a su vez, en una categoría o subcategoría, según su representatividad y densidad.¹² Esta comparación constante es una de las técnicas de análisis de datos cualitativos desarrolladas por Glaser y Strauss, ideólogos del método en 1967, las más utilizadas en investigación, y también el principal paso metodológico de la TF que puede hacerse con el NVivo^®.⁸

La simultaneidad entre la recogida y el análisis es lo que caracteriza la circularidad de los datos, una estrategia metodológica que permite un constante ir y venir sobre el material recogido y que apoyará el desarrollo del modelo teórico. Para que la circularidad sea adecuada y la muestra se convierta en un diseño conceptual, el investigador necesita tener sensibilidad teórica, que se caracteriza por el conocimiento profesional, personal y teórico sobre el tema objeto de estudio. Es a través de ella que se puede analizar, interpretar, comparar, crear hipótesis, sin interferencia en los datos. Esta sensibilidad, según Glaser, proviene de la profunda inmersión en los datos y la comparación constante que se produce durante el desarrollo de la teoría. Según Strauss ella emerge a través del análisis de las palabras, por medio de las oraciones y de la comparación aproximada y distanciada.⁹

Es a través de esta sensibilidad que el investigador identifica el muestreo y la saturación teórica, cuando se completa la recolección de los datos. El diseño de la muestra teórica, que comprende grupos de la muestra, que se componen de individuos, eventos o situaciones, se produce de acuerdo con la necesidad sentida por el investigador de buscar nuevas fuentes de información. La delimitación del muestreo y el punto de saturación teórica se produce cuando no existe el descubrimiento de nuevos insights o cuando estos no contribuyen a una mayor comprensión del fenómeno en estudio.^4,13

Los memorandos y diagramas son herramientas que ayudan en la construcción de la teoría, pues permiten que el investigador se aleje de los datos en bruto y se acerque a la abstracción de ideas. Estos dirigen la codificación, ya que permiten la visualización de las relaciones entre conceptos emergentes de los datos.⁴ Son registros informales, que sirven como recordatorios para el investigador y deben tener un título para localizarlos y clasificarlos, así como también, su fecha de elaboración.^5,14 Pueden ser utilizados como notas teóricas, observacionales, reflexivas, metodológicas, explicativas, entre otras.

Los detalles y el rigor metodológico de la TF requieren organización y dedicación intensa por parte del investigador. En la actualidad, hay una serie de herramientas que tienen como objetivo facilitar y proporcionar una mayor confiabilidad al análisis de los datos. Como ya se ha dicho de estas herramientas, son programas informáticos para análisis cualitativo. Entre los programas informáticos disponibles, el NVivo^® puede ser utilizado en el ordenamiento, la estructuración, la recuperación y la visualización de los datos.¹⁰

 

El NVivo^® como opción para el análisis de datos cualitativos

Diseñado para los investigadores que necesitan niveles de profundidad de análisis con diferentes cantidades de datos, el NVivo^®,¹⁰ puede utilizarse en grandes estudios multicéntricos con un volumen significativo de datos, pero también en estudios más pequeños, con un solo investigador entrenado para aplicarlo.¹⁵ Es la versión más actualizada del software, creada en 2012, adecuada para diferentes tipos de análisis, como: análisis de comparación constante (presente en la TF), palabra clave en contexto, número de palabras, análisis de contenido clásico, análisis de dominio, análisis taxonómico y análisis componencial.⁸

Entre los recursos que se utilizan para el análisis con NVivo10^® hay algunos que vale la pena mencionar: Nodos, Nodos de árbol y Nodos libres. Los "Nodos o Nodes" son estructuras para almacenar información codificada para que asuma diferentes significados, según el enfoque metodológico utilizado en la investigación. Esto es utilizado por el investigador cuando necesita dar diferentes significados a diferentes partes del texto. Los "Nodos de árbol" son grupos de "Nodos", es decir, al aumentar el número de datos, el investigador puede encontrar similitudes entre los "Nodos" creados y organizarlos en árboles, de acuerdo con su relación. Por último, "Nodos libres" son "Nodos" que tienen características únicas y por lo tanto permanecen aislados.⁸

Con el NVivo^® es posible asignar atributos a las fuentes, nodos y memos, lo que ayuda en la organización de los datos. Entre las particularidades de este software está su ambiente de trabajo, que fue diseñado con directrices de interfaz de usuario de Microsoft^®, lo que proporciona, para la mayoría de los usuarios, fluidez y facilidad de comprensión de sus mecanismos y atajos.¹⁵ El NVivo10^® puede ser una herramienta facilitadora para la investigación cualitativa, pero como sucede con otros programas informáticos, para usarlo es necesario que el investigador tenga conocimiento de la herramienta y del enfoque metodológico que se pretende, con el fin de adaptar dicha herramienta de apoyo a las necesidades reales de la investigación desarrollada.

 

El uso del NVivo^® en la Teoría Fundamentada

Se observa que hay una cierta dificultad para apropiarse de las funcionalidades del NVivo^®, ya que en la capacitación no se logró instrumentalizar efectivamente al investigador para utilizar el software. Así, para hacer el manuscrito más didáctico a los investigadores que decidan conocer el NVivo^®, se decidió presentar primero una tabla con los detalles de la utilización de este, desde la selección, el enfoque y la formación, así como una orientación sobre los principales comandos (Tabla 1). Y finalmente se presenta la experiencia con su uso en un estudio cualitativo. Aunque existen numerosas posibilidades metodológicas asociadas al uso de este software, se optó por presentar las funciones básicas capaces de apoyar el desarrollo de una encuesta usando TF.

 

Tabla 1. Guión básico para el desarrollo de la Teoría Fundamentada usando el NVivo10^®

 

En la investigación que se presenta como ejemplo se utilizó la TF, que produce una cantidad significativa de datos. El método de recogida elegido fue la entrevista semi-estructurada, realizada con 18 participantes. Por el conocimiento previo de los investigadores con el método, se sabía que las entrevistas realizadas en TF, generarían una cantidad significativa de datos y que estos podrían someterse a un proceso de codificación. A continuación, se seleccionó el NVivo^®, que aceleró el proceso de codificación, lo cual dejó más tiempo disponible para realizar el proceso de análisis de los datos.

Una de las facilidades que se encuentra en dicho software y que fue tenida en cuenta para su elección es la posibilidad de utilizar la entrevista directamente en el software sin necesidad de hacer la preparación de un archivo, es decir, el audio digital pudo transcribirse directamente en el NVivo10^®, lo cual ahorró horas de trabajo. El audio digital de este paquete de software no requiere la transcripción completa, es posible preparar un resumen para el audio y después codificarlo.¹⁶

Otro criterio para su elección fue el apoyo ofrecido en la codificación. Durante el desarrollo de la TF es necesario codificar y recodificar los datos que surgen por medio de la comparación continua de acuerdo con la circularidad de los datos, hay por lo tanto una constante ida y vuelta en los códigos creados.⁴ El software elegido proporciona la denominación, descripción del contenido y preparación de relaciones entre los códigos creados a través de los "Nodos y árboles de nodos".

Para la elección del NVivo10^® también fueron tenidas en consideración la facilidad de preparar notas sobre los textos o codificaciones. También se observó la agilidad en la búsqueda y presentación de los datos, ya que los mecanismos de búsqueda facilitan el acceso a todos los datos del software y hacen innecesarios los numerosos procesos manuales realizados por los investigadores para ese fín.¹⁶

Por último, se evaluó la posibilidad de establecer relaciones entre los datos. El proceso de reflexión, de pensar los datos en la investigación cualitativa, lo realiza exclusivamente el investigador y no el software. Sin embargo, el desarrollo de las relaciones entre "Nodos" y "Atributos", la disposición de los datos en la pantalla, la preparación de gráficos y diagramas, son herramientas que facilitan la visualización del todo y el análisis de los datos en la TF.

Así, el NVivo10^® fue elegido y los investigadores obtuvieron sus licencias de uso. Primero los investigadores participaron de forma individual en las sesiones de capacitación ofrecidas por la empresa que vende el software, además realizaron reuniones para discutir sobre su uso. A partir de ahí empezó la recolección de los datos. Después de realizar cada entrevista, se incluyó el archivo digital y su clasificación de atributo, que fue utilizado para diferenciar los grupos de la muestra. Estos se clasifican de acuerdo con el sexo, edad, grado de parentesco con el niño en el post-trasplante de células madre hematopoyéticas, especialidad de los profesionales, edad del niño y también información acerca de los trasplantes realizados.

Después de la clasificación de cada entrevista, se realizó la transcripción del audio. Aunque el software proporciona directamente la preparación de resúmenes para el audio, se decidió hacer la transcripción en Microsoft Word^®, porque se trataba de la primera experiencia de la investigadora. De acuerdo con la comparación constante y la circularidad de los datos se ha hecho una entrevista, su transcripción y su codificación, y luego se ha ido al siguiente participante, y así sucesivamente hasta la saturación teórica lograda con el uso de la sensibilidad teórica.⁴

En la investigación reportada se utilizó la codificación propuesta por Glaser¹⁷ que consiste en una codificación sustantiva y teórica, y la primera se subdivide en codificación abierta y selectiva. En el proceso de codificación, primero cada línea o cada palabra de la entrevista fue denominada como un nodo, ya que no existe relación entre ellas. En esta etapa surgieron 1.315 nodos.

Este momento requiere mucha organización por parte del investigador, ya que debido a la cantidad significativa de datos es necesaria una atenta lectura y el uso de motores de búsqueda para no crear nodos ya existentes. Con la continuidad de la recolección de los datos y la inclusión de nuevas entrevistas, comienzan a emerger las similitudes entre los nodos libres, permitiendo interrelaciones, que culminaron en el desarrollo de los nodos de árbol, después caracterizados como categorías, subcategorías o componentes, que se han convertido en los conceptos del modelo teórico propuesto en esta investigación.

La codificación abierta realizada con el software puede llevar más tiempo de investigación que aquella realizada de forma manual, una vez que es necesario crear atributos para cada nodo, denominarlos y organizarlos, sin embargo el tiempo invertido en este proceso se compensa en la codificación selectiva y teórica, en la presentación de los informes de investigación y en la búsqueda de información. Esto porque se puede cambiar la posición del nodo, realizar búsquedas y extraer informes, lo que de forma manual podría causar pérdida de datos, y sobre todo, pérdida de tiempo. La facilidad de poder mirar el extracto codificado junto con el código creado también aseguró una mayor reflexión acerca de los datos, ya que se leen una y otra vez hasta su destino final.

La extracción del informe de los nodos libres fue un gran problema para el investigador, ya que al utilizar el generador de informes del paquete, se dio cuenta de que su impresión solo se produciría en orden alfabético creciente o decreciente, de manera que el nivel jerárquico entre categorías, subcategorías y componentes se perdía. Para satisfacer esta demanda, la investigadora numeró los códigos de manera que la extracción de los informes de los nodos se mantuvo en las posiciones necesarias.

Un factor importante para quienes tratan de utilizar un paquete para análisis cualitativo, es la disponibilidad de tiempo para la formación y la comprensión del producto, por lo que a menudo no es adecuado para investigaciones pequeñas o investigadores sin experiencia, ya que los posibles costes y el tiempo utilizado en el aprendizaje son elevados.¹⁸

 

Consideraciones finales

El uso del software en el análisis cualitativo está aumentando. El NVivo^® permite el almacenamiento y codificación de datos, la creación de memos, notas, etc., la importación de archivos y documentos y su conexión con fragmentos de entrevistas. La posibilidad de la conexión del software favorece ampliamente su uso en la TF, porque se adapta a sus necesidades como marco metodológico, además de la facilidad de uso debido a que su guía de interfaz de usuario es de Microsoft^®.

Las publicaciones sobre el tema y la oferta formativa son insuficientes para permitir de hecho que el investigador utilice el software. Para las investigadoras, seguir este camino fue algo pionero, por lo que se cree que la propuesta de un plan de trabajo básico para el desarrollo de la TF usando NVivo^® ayudará a los investigadores a dispensar menos tiempo en el descubrimiento del software, descubrir nuevos recursos e invertir más en la construcción y el desarrollo de su trabajo. También se sugiere que se publiquen nuevos estudios acerca del uso del guión expuesto aquí y de nuevos recursos descubiertos en experimentos con este software, sea con la investigación usando la TF o con otro método. Se cree que de esta manera se puede ampliar y difundir el conocimiento sobre el NVivo^®, ya que cuando se procesan los datos con mayor profundidad es posible dar más validez a la investigación cualitativa.

 

Bibliografía

1. Andrade Marconi, Marina; Lakatos, Eva Maria. Metodologia Científica. São Paulo: Atlas, 2011 (5^a d.         [ Links ]).

2. Ribeiro Turato, Egberto. Polêmicas reais e falsas na relação conceitual entre metodologias quantitativas e qualitativas aplicadas ao campo da saúde. Cadernos Brasileiros de Saúde Mental 2009;1(1): 130-135.         [ Links ]

3. Bazilio Bassora, Jennifer; Gomes Campos, José. Metodologia clínico-qualitativa na produção científica no campo da saúde e ciências humanas: uma revisão integrativa. Revista Eletrônica de Enfermagem 2010; 12(4): 753-60.         [ Links ]

4. Cuesta-Benjumea, Carmen de la; Arredondo-González, Claudia Patricia. Analizar Cualitativamente: de las consideraciones generales al pensamiento reflexivo. Index de Enfermería 2015; 24(3): 154-158.         [ Links ]

5. Strauss, Anselm; Corbin, Juliet. Pesquisa qualitativa: técnicas e procedimentos para o desenvolvimento de teoria fundamentada. Traducción Oliveira da Rocha, Luciane. Porto Alegre: Artmed, 2008 (2^a ed.         [ Links ]).

6. Campos Lages, Maria. Os softwares tipo CAQDAS e a sua contribuição para a pesquisa qualitativa em educação. Educação Temática Digital 2011; 12(2): 42-58.         [ Links ]

7. Deakin, Hannah; Wakefield, Kelly; Gregorius, Stefanie. An Exploration of Peer-to-Peer Teaching and Learning at Postgraduate Level: The Experience of Two Student-Led NVivo Workshops. Journal of Geography in Higher Education, 2012: 36(4): 603-612.         [ Links ]

8. Leech L, Nancy; Onwuegbuzie J, Anthony. Beyond Constant Comparison Qualitative Data Analysis: Using NVivo. School Psychology Quarterly, 2011; 26(1):70-84.         [ Links ]

9. Meireles Gomes, Ingrid; Hermann, Ana Paula; Gonçalves Wolff, Lillian Daisy; Maris Peres, Aida; Ribeiro Lacerda, Maria. Teoria Fundamentada nos Dados na Enfermagem: revisão integrativa. Revista de Enfermagem da UFPE on line 2015; 9(supl.1):466-474.         [ Links ]

10. Baggio, Maria Aparecida; Lorenzini Erdmann, Alacoque. Teoria fundamentada nos dados ou Grounded Theory e o uso na investigação em Enfermagem no Brasil. Revista de Enfermagem Referência 2011; 3(3):177-185.         [ Links ]

11. Holloway, Immy; Todres, Les. Grounded Theory. En: Gerrish, Kate; Lacey, Anne, organizadores. Research process in nursing. Oxford: Blackwell Publishing, 2006: 192-207.         [ Links ]

12. Carvalho Dantas, Claudia; Leite, Joséte Luzia; Soares de Lima, Suzinara Beatriz; Andrade Conceição Stipp, Marluci. Teoria Fundamentada nos Dados - aspectos conceituais e operacionais: metodologia possível de ser aplicada na pesquisa em enfermagem. Revista Latino-americana de Enfermagem 2009; 17(4): 573-579.         [ Links ]

13. Charmaz, Kathy. A construção da teoria fundamentada: guia prático para análise qualitativa. Porto Alegre: Artmed, 2009.         [ Links ]

14. John Hutchison, Andrew; Halley Johnston, Lynne; David Breckon, Jeff. Using QSR-NVivo to facilitate the development of a grounded theory project: an account of a worked example. International Journal of Social Research Methodology, 2010; 13(4): 283-302.         [ Links ]

15. QRS International. Melbourne, Austrália; 2015. Disponible en: http://www.qsrinternational.com/about-qsr_history.aspx (acceso: 27/08/2015).         [ Links ]

16. Bergin, Michel. NVivo 8 and consistency in data analysis: reflecting on the use of a qualitative data analysis program. Nurse researcher, 2011: 18(3): 6-12.         [ Links ]

17. Glaser G, Barney. Advances in the methodology of Grounded Theory: theoretical sensitivity. California: The Sociology Press, 1978.         [ Links ]

18. Campos Lage, Maria; Shimidt Godoy, Arilda.O uso do computador na análise de dados qualitativos: questões emergentes. Revista de Administração Mackenzie, 2008: 9(4):75-98.         [ Links ]

 

 

Dirección para correspondencia:
Jaqueline Dias do Nascimento
jaque_enf@ufpr.br

Manuscrito recibido el 22.9.2015
Manuscrito aceptado el 11.3.2016