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Riscos biopsicossociais de adoecimento dos profissionais da enfermagem no trabalho
(2025-04-22) Sartor, Laís
Introdução: a forma singular com que cada sujeito se relaciona com o trabalho
envolve aspectos de sua subjetividade e atribuição de significados diferentes.
Embora o trabalho se caracterize pela realização de atividade física e mental, há
muitos aspectos que permeiam a relação dos sujeitos com seu fazer laboral.
Enquanto algumas condições ou exigências do meio são desafiadoras e prejudiciais
para alguns sujeitos, para outros podem não apresentar características negativas ou,
ainda, proporcionar bem-estar e satisfação. No entanto, algumas características
como o estresse e a pressão no trabalho podem contribuir para o desenvolvimento
de doenças somáticas ou psíquicas. O trabalho de profissionais da enfermagem em
um hospital geral de grande porte e alta complexidade possui características
específicas em virtude de sua caracterização dos serviços, do número de leitos e
dos atendimentos realizados. O ritmo intenso de trabalho, o enfrentamento de
situações emocionais potencialmente desgastantes, a complexidade hierárquica, o
quantitativo de pessoal, o ambiente insalubre, entre outros fatores, precisam ser
considerados neste contexto. Objetivo geral: avaliar fatores de risco de
adoecimento dos profissionais da enfermagem que atuam em um hospital geral, a
partir de fatores físicos, psicológicos e sociais. Objetivos Específicos: descrever o
perfil sociodemográfico e laboral dos profissionais da enfermagem; caracterizar o
contexto do trabalho quanto à atividade, turno e estrutura organizacional; avaliar a
existência de danos físicos, psíquicos e sociais decorrentes do trabalho; e associar
indicadores de risco de adoecimento com variáveis demográficas e laborais.
Método: estudo transversal, quantitativo, analítico, realizado em uma instituição
hospitalar geral de grande porte, no período de outubro de 2023 a fevereiro de 2024.
Para obtenção dos dados foram utilizados um questionário sociodemográfico laboral,
elaborado pelas pesquisadoras, e o Inventário de Trabalho e Riscos de Adoecimento
(ITRA), contendo quatro escalas independentes, as quais totalizam 124 afirmações
sobre fatores de risco ao trabalhador. Foi realizado cálculo amostral dos
participantes e foram entrevistados 46 enfermeiros e 194 técnicos em enfermagem.
Realizada estatística descritiva e inferencial. Resultados: participaram 240
profissionais de saúde. Destes, a maioria do sexo feminino, sendo 88,3% (n=212),
com idade média de 37,7±9,1 (20 - 65) anos, brancos 77,1% (n=185), residentes em
Ijuí 90,4% (n=217), de escolaridade técnica 73,3% (n=176). A amostra também
indicou hábitos, em sua maioria de não fumantes 95,4% (n=229), com hábito etílico
semanal em 60,8% (n=146), sem deficiência ou restrição 95% (n=228), sem
obesidade 69,2% (n=166), que não fazem uso de medicamentos contínuos 61,7%
(n=148), nem psicotrópica 90% (n=216), e que não praticam atividade física semanal
57,5% (n=138). Evidenciou-se, ainda, que o tempo médio de trabalho no hospital é
de 9,2±6,6 (1 - 35) anos, atuam nas unidades clínicas de internação 37,1% (n=89),
possuem apenas um emprego 72,9% (n=175), trabalham no turno da noite 34,6%
(n=83), possuem dois filhos 33,3% (n=80), possuem companheiro 76,7% (n=184),
em que este contribui com a renda familiar 72,1% (n=173), evidenciando que uma
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pessoa depende de sua renda financeira 33,8% (n=81) e nenhum dependente
inspira cuidados especiais 88,3% (n=212), possuindo rede de apoio socioafetiva
para 75% (n=180). Quanto aos riscos de adoecimento, em relação ao custo humano
no trabalho, destacam-se a idade até 40 anos (68,8%) e o uso de medicamentos
contínuos (38,3%). Os fatores de sofrimento no trabalho são apresentados
principalmente pelos profissionais que residem na mesma cidade em que trabalham
(90,4%) e há maior tendência em apresentar-se nos técnicos em enfermagem
(80,8%). Os riscos quanto ao contexto de trabalho são apresentados principalmente
por trabalhadores que possuem filhos (70,4%) e que têm hábitos etílicos semanais
(7,9%). E ainda, os danos relacionados ao trabalho são prevalentes para os
respondentes que fazem uso de medicação contínua (38,3%) e declaram possuir
doenças psicológicas (7,9%). Conclusão: variáveis sociodemográficas e laborais
influenciam nos riscos de adoecimento do trabalhador em relação ao contexto do
trabalho, custo humano despendido, fatores de prazer e sofrimento no trabalho e
danos relacionados ao trabalho. Mesmo as variáveis com menor incidência sobre os
riscos de adoecimento do trabalho necessitam atenção e medidas de contingência,
considerando que os sujeitos são únicos e percebem as exigências externas do
trabalho de forma singular. Portanto, ações que visam melhorar a qualidade de vida
dos trabalhadores devem ser promovidas e implementadas pelas instituições de
saúde.
Cadê a criança que está no diagnóstico?
(2025-03-11) Souto, Luiza Possati
O presente trabalho discorre sobre problemas contemporâneos de estigmas, padrões e rótulos
presentes na nossa sociedade. A pesquisa parte de uma problematização central que analisa
como essa padronização pode afetar o desenvolvimento das crianças, assim como, influencia
na formação da identidade, autoestima e habilidades sociais dos sujeitos, trazendo exemplos
reais e práticos a partir das experiências nos estágios. Nesse sentido, pensar em onde está a
criança num diagnóstico, reflete sobre a padronização de comportamentos das crianças nas
escolas e como essa influencia o fazer do professor na relação com o aluno e a relação dos
pais com o seu filho. O percurso metodológico baseia-se na pesquisa bibliográfica a partir de
revisão em livros, textos e artigos de autores que possibilitaram compreender esse universo
das relações entre psicologia e educação pensando na constituição do sujeito na sua infância e
pesquisa descritiva, a partir das análises de situações vivenciadas e experiências como
estagiária de psicologia/monitora de crianças com necessidades educativas especiais.
Considero que dificilmente o diagnóstico/laudo faça a criança ser vista como algo para além
dele, necessitando de um olhar abrangente para com as crianças, contemplando todos os
fatores que englobam o seu viver.
Modelagem matemática e computacional aplicada ao monitoramento de entrada da ferrugem asiática na soja
(2025-02-21) Kuhn, Mateus Diel
Este trabalho explora o uso da tecnologia LoRaWAN para trans-
mitir dados meteorológicos oriundos de uma estação meteorológica,
visando desenvolver um modelo matemático e computacional que
possa computar a favorabilidade de entrada da ferrugem asiática na
soja em tempo real. Causada pelo fungo Phakopsora Pachyrhizi, essa do-
ença representa uma ameaça significativa à produção de soja. Todos os dados
são capturados e transmitidos por uma infraestrutura LoRaWAN insta-
lada em Santa Rosa/RS, armazenados em série histórica e acessíveis em
tempo real. A implementação de sensores permite o monitoramento contí-
nuo das condições ambientais, facilitando a tomada de decisões quanto ao
uso de fungicidas, promovendo práticas agrícolas sustentáveis e aumen-
tando a produtividade. A integração de LoRaWAN se destaca como uma
solução inovadora para enfrentar os desafios impostos pela ferrugem asiá-
tica. Como resultado, observou-se que através dos insights gerados pela
modelagem, é possível otimizar a aplicação de fungicidas, reduzindo o nú-
mero de aplicações necessárias e, consequentemente, minimizando o impacto
ambiental e os custos associados ao controle da doença.
Modelagem matemática como ferramenta pedagógica: promovendo o consumo consciente de energia no ensino médio
(2025-02-20) Xavier, Emília Damásia de Sousa
Esta dissertação investiga a aplicação da modelagem matemática como metodologia de ensino
e aprendizagem para ensinar funções polinomiais, com o objetivo de promover o consumo
consciente de energia entre estudantes do ensino médio. A pesquisa foi realizada na Escola
Estadual Coronel Ondino Rodrigues de Lima, na cidade de Ribeirão Cascalheira, Mato Grosso,
envolvendo 19 estudantes do 1º ano B. Inicialmente, foi realizada uma revisão bibliográfica
sobre a modelagem matemática, descrevendo seu conceito e etapas, considerando os principais
autores que abordam a temática. Em seguida, a pesquisa foi estruturada em três dimensões
principais: diagnóstica, empírica e consolidada. A "Dimensão Diagnóstica" focou na análise dos
conhecimentos prévios dos estudantes sobre conceitos matemáticos fundamentais, como
funções polinomiais, consumo e eficiência energética. Esta etapa revelou que, embora a maioria
dos estudantes demonstrasse interesse em aprender, muitos ainda enfrentavam dificuldades
significativas na aplicação de conceitos teóricos em situações reais. Na "Dimensão Empírica",
as habilidades matemáticas dos estudantes foram avaliadas por meio de atividades práticas que
vinculavam diretamente o consumo de energia com cálculos matemáticos. Esta fase foi essencial
para verificar a capacidade dos estudantes de aplicar conceitos matemáticos em situações
cotidianas, como o cálculo do consumo energético residencial e a análise de eficiência energética,
utilizando recursos computacionais para a plotagem de gráficos e análises. A "Dimensão
Consolidada" integrou as descobertas das fases anteriores, sintetizando as análises a partir do
desenvolvimento da modelagem matemática no consumo consciente de energia por parte dos
estudantes, consolidando as competências matemáticas trabalhadas e verificando o impacto da
modelagem matemática em sua aprendizagem, nesta etapa recursos computacionais foram
utilizados para a plotagem de gráficos e análises. Por fim, nesta dissertação, é concluído que
a modelagem matemática é uma ferramenta poderosa não apenas para facilitar a compreensão
de conceitos abstratos, mas também para aumentar a conscientização dos estudantes sobre a
importância da eficiência energética, contribuindo para a formação de cidadãos mais conscientes
e responsáveis, com impactos positivos em suas famílias e na sociedade como um todo.
Aplicação de conceitos de Smart Grids para otimização através de reconfiguração de sistemas radiais seletivos subterrâneos
(2025-02-20) França, Ronei Eloi Ody
A introdução de Smart Grids em sistemas de distribuição subterrâneos tem sido viabilizada pela
tecnologia de informação e comunicação de dados, sensoriamento e controle inteligentes. Devido
à alta densidade de carga e ao aumento progressivo da demanda de energia elétrica, dada complexidade do sistema duplo radial, é necessário aprimorar técnicas que incorporam as necessidades
operacionais emergentes para melhorar a qualidade de energia e garantir operabilidade. O estudo
foca na rede da Companhia Estadual de Energia Elétrica – Distribuição (CEEE-D), destacando a
necessidade de inovação e a transição de redes tradicionais para Smart Grids. As reconfiguração
de redes de distribuição são extremamente necessárias para evitar contingências e atribuir uma
condição ótima entre unidades geradoras, cargas do sistema de distribuição e sistema de proteção.
Neste projeto é proposto o desenvolvimento de uma modelagem computacional em que RNA
analisam os consumos e as demandas pontuais do sistema de distribuição de energia elétrica
através de dados acumulados, analisadores de sinal e sensores em tempo real condicionados
nas chaves telecomandadas. O objetivo é aplicar técnicas de IA por redes neurais artificias
para reduzir o tempo de reconfiguração de sistemas de distribuição, através da reconfiguração
dinâmica. A RNA é utilizada para enfrentar a complexidade dos sistemas elétricos de distribuição
subterrâneos, utilizando funções de ativação não-lineares e arquiteturas para reconfigurações.
Os resultados obtidos pela RNA com a função de ativação sigmoide na camada oculta e da
função linear na camada de saída, em conjunto com o algoritmo Backpropagation e a otimização
pelo método de Levenberg-Marquardt, apresentam as configurações de chaveamento, as quais
serão aplicadas às chaves de transferência automáticas. A técnica adotada provou ser eficiente,
resultando em previsões confiáveis que contribuem para a redução de perdas, respeitando os
limites de capacidade de corrente e magnitude de tensão. Os resultados dos testes em três
cenários evidenciam a robustez do modelo, que conseguiu capturar variações nas potências
de carga e prever configurações de chaveamento, mantendo desempenho elevado mesmo em
condições não vistas durante o treinamento. A aplicação de RNA em Smart Grids destaca-se
pela precisão e adaptabilidade, mostrando-se promissora para otimizações futuras em sistemas
mais complexos.