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de Magalhães, Ana Maria; Trevilato, Denilse Damasceno; Dal Pai, Daiane; Barbosa, Amanda da Silveira; Medeiros, Natascha Monteiro; Seeger, Victória Gabech; Oliveira, João Lucas Campos de, 2023, "Data for: REBEn 2021-0498: Esgotamento profissional da equipe de enfermagem atuante no enfrentamento à pandemia do novo coronavírus", https://doi.org/10.48331/scielodata.1Q6WRT, SciELO Data, V1
Dados coletados por meio de survey, com formulário google forms, entre profissionais de enfermagem de quatro hospitais de grande porte, da cidade de Porto Alegre, RS. Variáveis sociolaborais, Inventário de Brunout de Maslach (IBM) adaptado e validado para o português por Lautert... |
de Lima Dalmolin, Graziele; Dorneles, Ademir Jones Antunes; Barlem, Edison Luiz Devos; Silveira, Rosemary Silva da.; Andolhe, Rafaela.; Camponogara, Silviamar.; Costa, Valdecir Zavarese da., 2023, "Data for: REBEn 2022-0684: Burnout, clima ético e organização do trabalho em unidade de terapia intensiva covid-19: estudo misto", https://doi.org/10.48331/scielodata.GCMDC2, SciELO Data, V1
Material saída do software de análise estatística da pesquisa intitulada acima. Refere-se a análise descritiva das variáveis sociodemográficas e laborais que compunham o banco de dados, e da análise de associação entre burnout e clima ético, as quais subsidiaram a entrevista real... |
Oct 31, 2023
Toledo, Luana Vieira; Bhering, Leonardo Lopes; Ercole, Flávia Falci, 2023, "Data for: REBEn-2023-0201: Inteligência artificial para predição do tempo de banho no leito em Unidades de Terapia Intensiva", https://doi.org/10.48331/scielodata.HLY7DQ, SciELO Data, V1, UNF:6:EqGU2ml50jPAmpjus7XTVA== [fileUNF]
Banco de dados utilizado para predizer o tempo de execução do banho no leito em pacientes críticos a partir de variáveis clínicas. O banco contém informações sobre as características dos pacientes críticos submetidos ao banho no leito e o tempo de execução dessa intervenção. |
Furtado, Marilia Alves; Nogueira, Vitória Pessoa; Araújo, Maria Clara Passos; Cestari, Virna Ribeiro Feitosa; Pessoa, Vera Lúcia Mendes de Paula, 2023, "Data for: REBEn-2023-0218: Cuidados Paliativos ao paciente com SARS-COV-2 em unidade de terapia intensiva: estudo compreensivo", https://doi.org/10.48331/scielodata.NIZRCM, SciELO Data, V1
Os dados são referentes ao estudo Cuidados Paliativos ao paciente com SARS-COV-2 em unidade de terapia intensiva: estudo compreensivo, o qual teve por objetivo compreender as ações multiprofissionais quanto à paliação de pacientes graves em Unidade de Terapia Intensiva, acometido... |
Velho, Manuela Beatriz; Pimentel, Luciana Santos; Silva, Fernanda Amâncio Soares da; Trapani Junior, Alberto; Ventura, Thayná; Costa, Roberta; Knonel, Roxana, 2023, "Data for: REBEn-2023-0361: Implantação do Acolhimento e Classificação de Risco em Obstetrícia num hospital terciário", https://doi.org/10.48331/scielodata.6L3OWP, SciELO Data, V1, UNF:6:uqcdTOT/nf7K7A/LHt+gYg== [fileUNF]
Base de dados de estudo transversal com o objetivo de descrever e revisar interobservadores a implantação do protocolo de Acolhimento e Classificação de Risco em Obstetrícia proposto pelo Ministério da Saúde em hospital terciário no Sul do Brasil. A coleta de dados realizada entr... |
Denobi, Clarice Borges Lucas; Silva, Lorena Maria Fernandes da; Curan, Gabriela Ramos Ferreira; Dennis, Cindy-Lee; Oriá, Mônica Oliveira Batista; Rossetto, Edilaine Giovanini, 2023, "Data for: REBEn 2022-0497: Cross-cultural adaptation of breastfeeding self-efficacy scale short form (BSES-SF) modified for preterm mothers in Brazil", https://doi.org/10.48331/scielodata.GNJEJF, SciELO Data, V1
The aim of the study was to carry out a cross-cultural adaptation of the Breastfeeding Self-Efficacy Scale-Short Form (BSES-SF) for mothers of ill and/or preterm infants among Portuguese-speaking mothers in Brazil. A methodological study was completed including translation of the... |
Custodio, Livia Lopes; Costa, Débora Cristina Couto Oliveira; Menezes, Cláudia Patrícia da Silva Ribeiro; Figueiredo, Sarah Vieira; Maia, Julyana Almeida; Chaves, Edna Maria Campelo; Jorge, Maria Salete Bessa; Gomes, Ilvana Lima Verde, 2023, "Data for: REBEn-2023-0045: ESTRATÉGIAS DE ENFRENTAMENTOS DE CRIANÇAS E ADOLESCENTES CRONICAMENTE ADOECIDOS FRENTE À PANDEMIA DA COVID-19", https://doi.org/10.48331/scielodata.8CGEIP, SciELO Data, V1
Objetivo: Compreender as vivências e estratégias de enfrentamento de crises das crianças e adolescentes com doenças crônicas durante a pandemia da Covid-19. Métodos: Estudo descritivo, de abordagem qualitativa, realizado com seis crianças e adolescentes na recepção de um ambulató... |
Moura Lanza, Fernanda; Silva Souza, Raissa; Almeida Menezes Moreira, Juliana; Lima Dias, Ana Angélica, 2023, "Data for: REBEn 2023-0114: Treinamento em hanseníase por simulação: construção e validação de cenário à Agentes Comunitários de Saúde", https://doi.org/10.48331/scielodata.NGFOXZ, SciELO Data, V1
Apresentação do cenário clínico "Ações de prevenção e controle da hanseníase: busca ativa de sintomáticos dermatoneurológicos" que foi validado por especialistas para para o ensino das ações de busca ativa da hanseníase a Agentes Comunitários de Saúde e está apto para o teste pil... |
Magalhães, Ana Paula Nogueira de; Souza, Diego de Oliveira; Macêdo, Fernanda Pereira de; Silva Cruz, Sabrina Ângela França; Abagaro, Camila Pereira; Rosales Flores, Roselia Arminda, 2023, "Data for: REBEn-2022-0679: Condições de trabalho da enfermagem no enfrentamento da Covid-19 sob o prisma da precarização", https://doi.org/10.48331/scielodata.Q1GE6K, SciELO Data, V1
São apresentados dois arquivos. Um deles é o banco de dados contendo informações sobre as(os) trabalhadoras(es) de enfermagem que atuaram no enfrentamento da pandemia de Covid-19 em hospitais de referência alagoanos. O banco contém variáveis sociodemográficas, variáveis relaciona... |
Pires, Marina; Lopes, Romana Silva; Caetano, Cláudia Sofia Fernandes; Mota, Liliana; Príncipe, Fernanda, 2023, "Data for: REBEn 2022-0721: Competências de Liderança do Enfermeiro Especialista em Enfermagem Médico-Cirúrgica", https://doi.org/10.48331/scielodata.J6YU8D, SciELO Data, V1
This is a quantitative, descriptive study involving 311 Nurse Specialists in Medical-Surgical Nursing, in a non-probabilistic convenience sample. Inclusion criteria were having the title of Specialist Nurse in Medical-Surgical Nursing as well as exercising the profession in Portu... |
