1,071 to 1,080 of 4,089 Results
Unknown - 364.0 KB -
MD5: 3559308bfdcec384ac6538b6dd1a1ddd
Landslides mapped manually from IPP orthophotos |
Plain Text - 5.1 KB -
MD5: fd880cfcfccc3e40efb6c044c646a88b
Readme com detalhe dos arquivos |
Oct 31, 2023 -
Data for: REBEn-2023-0201: Inteligência artificial para predição do tempo de banho no leito em Unidades de Terapia Intensiva
Tabular Data - 3.3 KB - 16 Variables, 50 Observations - UNF:6:EqGU2ml50jPAmpjus7XTVA==
Dados sobre características dos pacientes críticos submetidos ao banho no leito e o tempo de execução dessa intervenção. |
Oct 31, 2023 -
Data for: REBEn-2023-0201: Inteligência artificial para predição do tempo de banho no leito em Unidades de Terapia Intensiva
MS Word - 21.0 KB -
MD5: 3f2eabd92ec29abd6416b525ae23cd1c
Detalhamento sobre o banco de dados contendo informações dos pacientes submetidos ao banho no leito e o tempo de execução dessa intervenção. |
Oct 31, 2023 -
Data for: REBEn-2023-0218: Cuidados Paliativos ao paciente com SARS-COV-2 em unidade de terapia intensiva: estudo compreensivo
Adobe PDF - 301.1 KB -
MD5: c093e4e6c8ee90783d067c7c8a9fbede
Transcrição das entrevistas |
Oct 31, 2023 -
Data for: REBEn-2023-0218: Cuidados Paliativos ao paciente com SARS-COV-2 em unidade de terapia intensiva: estudo compreensivo
Comma Separated Values - 2.0 KB -
MD5: d16dd4701ac60f415a55e946d723803b
Descrição sóciodemográfica dos participates |
Oct 31, 2023 -
Data for: REBEn-2023-0218: Cuidados Paliativos ao paciente com SARS-COV-2 em unidade de terapia intensiva: estudo compreensivo
Adobe PDF - 182.4 KB -
MD5: 76afd6cac6a3f7486a4e9e3a8710e8fa
README dos arquivos submetidos |
Tabular Data - 22.8 KB - 8 Variables, 64 Observations - UNF:6:XEtDuxdPX4kXO0/5TpHBlA==
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Plain Text - 2.8 KB -
MD5: ecd1c721e1214aee96c596982e48aa41
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Oct 29, 2023 -
Data for: De Campos dos Goytacazes - RJ a Juiz de Fora - MG: as experiências compartilhadas na cidade através do método dos itinerários
Adobe PDF - 387.4 KB -
MD5: 200256699d61cf7c0de3111084a994e9
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