Objetivo: analisar a percepção de residentes de enfermagem quanto à contribuição do debriefing para a sua aprendizagem a partir de uma experiência de Simulação de Alta Fidelidade. Método: trata-se de um estudo quantitativo, descritivo, transversal, com 103 enfermeiros do 1o ano do Programa de Residência de Enfermagem de uma universidade federal brasileira. Criou-se o workshop “Simulação na assistência de enfermagem ao paciente em alta complexidade” em cinco etapas: aula expositiva sobre o Protocolo ACLS 2015 da American Heart Association; oficina de habilidades práticas; instrução sobre o ambiente de simulação e as funções dos membros da equipe para a atuação nos cenários; debriefing e preenchimento do instrumento “Escala de Experiência com o debriefing” (EED). Considerou-se, para a análise e classificação dos dados, o ponto de corte de 70% de concordância entre os itens avaliados pela EED. Resultados: indicou-se, por 75% dos respondentes, o índice Likert “concordo totalmente” e 25%, o índice “concordo parcialmente”. Conclusão: demonstra-se, no estudo, que residentes de Enfermagem consideraram o processo de debriefing como fator de grande contribuição para sua aprendizagem e formação profissional. Descritores: Simulação; Enfermagem; Educação em Enfermagem; Aprendizagem Metodologia; Aprendizagem; Reeducação Profissional.AbstractObjective: to analyze the perception of nursing residents regarding the contribution of debriefing to their learning from a High Fidelity Simulation experience. Method: this is a quantitative, descriptive, cross-sectional study with 103 nurses from the 1st year of the Nursing Residency Program of a Brazilian federal university. The workshop “Simulation in nursing care for highly complex patients” was created in five stages: lecture on the ACLS Protocol 2015 of the American Heart Association; practical skills workshop; instruction on the simulation environment and the functions of the team members to act in the scenarios; debriefing and filling in the instrument "Debriefing Experience Scale" (DES). For the analysis and classification of the data, the cut-off point of 70% of agreement between the items evaluated by the DES was considered. Results: the Likert index “totally agree” and 25% the “partially agree” index was indicated by 75% of respondents. Conclusion: in the study, it is shown that nursing residents considered the debriefing process as a factor of great contribution to their learning and professional training. Descriptors: Simulation; Nursing; Education, Nursing; Learning Methodology; Learning; Education, Professional.ResumenObjetivo: analizar la percepción de los residentes de enfermería con respecto a la contribución del debriefing  para su aprendizaje a partir de una experiencia de Simulación de Alta Fidelidad. Método: este es un estudio cuantitativo, descriptivo, transversal con 103 enfermeros del primer año del Programa de Residencia de Enfermería de una universidad federal brasileña. El taller "Simulación de la atención de pacientes de enfermería altamente compleja" se creó en cinco pasos: conferencia sobre el Protocolo ACLS 2015 de la American Heart Association; taller de habilidades prácticas; instrucción sobre el entorno de simulación y los roles de los miembros del equipo para desempeñarse en los escenarios; debriefing y completar el instrumento "Debriefing Experience Scale" (DES). Para el análisis y la clasificación de los datos, se consideró el punto de corte del 70% de acuerdo entre los elementos evaluados por el DSE. Resultados: el 75% de los encuestados indicó el índice Likert "totalmente de acuerdo" y el 25% índice "parcialmente de acuerdo". Conclusión: el estudio muestra que los residentes de Enfermería consideraron el proceso de debriefing como un factor de gran contribución a su aprendizaje y formación profesional. Descriptores: Simulación; Enfermería; Educación en Enfermería; Aprenizage Metodología; Aprendizage; Reentrenamiento en Educación Profesional.

Objective: to analyze the applicability and benefits of Deep Learning in health care. Method: this is a descriptive study, reflective analysis, with articles from 2014 to 2019, published in English and peer-reviewed, in the CAPES Journal Portal, with the search equation ("Deep Learning "AND (" Health Care "OR Health-care OR Healthcare)). The results were presented in figure form followed by descriptive analysis. Results: it is revealed that 15 articles describe the applicability of Deep Learning in the health care area. This article analyzed the use of Deep Learning in different areas related to health care, highlighting the benefits found by the authors of those selected through the literature review. Conclusion: it is suggested the use of Deep Learning in health care in view of the benefits identified in the articles selected as: the prediction of disease stages; precise identification of pathological mutations and support to doctors and nurses in their daily activities. Descriptors: Benefits; Deep Learning; Health Care; Diseases; Physicians; Nurses. RESUMOObjetivo: analisar a aplicabilidade e os benefícios do Deep Learning na área de cuidados de saúde. Método: trata-se de um estudo descritivo, tipo análise reflexiva, com consulta a artigos entre os anos de 2014 a 2019, publicados em inglês e revisado por pares, no Portal de Periódicos da CAPES, com a equação de busca ("Deep Learning" AND ("Health Care" OR Health-care OR Healthcare)). Apresentaram-se os resultados em forma de figura seguida da análise descritiva. Resultados: revela-se que 15 artigos descrevem a aplicabilidade do Deep Learning na área de cuidados de saúde. Analisou-se, por este artigo, o emprego do Deep Learning em diferentes áreas referentes aos cuidados de saúde, destacando os benefícios encontrados pelos autores dos selecionados por meio da revisão de literatura. Conclusão: sugere-se o emprego do Deep Learning na área de cuidados de saúde diante dos benefícios identificados nos artigos selecionados como: a previsão dos estágios das doenças; a identificação precisa de mutações patológicas e o suporte aos médicos e aos enfermeiros em suas atividades diárias. Descritores: Benefícios; Deep Learning; Cuidados de Saúde; Doenças; Médicos; Enfermeiros. RESUMENObjetivo: analizar la aplicabilidad y los beneficios del Deep Learning en la atención médica. Método: se trata de un estudio descriptivo, tipo análisis reflexivo, con artículos de 2014 a 2019, publicados en inglés y revisados por pares, en el Portal de la revista CAPES, con la ecuación de búsqueda ("Deep Learning" Y ("Health Care" O Health-care O Healthcare)). Los resultados se presentaron en forma de figura seguida de un análisis descriptivo. Resultados: se revela que 15 artículos describen la aplicabilidad del Deep Learning en el área de la atención médica. Este artículo analizó el uso del Deep Learning en diferentes áreas relacionadas con la atención de la salud, destacando los beneficios encontrados por los autores de los seleccionados a través de la revisión de la literatura. Conclusión: s...

Objective: to report the experience of nurses in nursing care to patients in cardiorespiratory arrest. Method: this is a descriptive experience-based study of realistic simulation nursing care with the objective of working on the Advanced Cardiovascular Life Support protocol, following the American Heart Association guidelines, linked to the residency program. of nursing of a Brazilian federal university. Results: we list the factors that led to the emergence of the simulation: the social requirement of safety and quality in health care; the need to renew the training of health professionals; ethical considerations; technological advances; professional inexperience and changing practice contexts. Conclusion: it was possible, with realistic simulation, to train and practice in a safe environment and allowed nurses to make mistakes without causing harm or harm to real patients, as well as controlling their own feelings, which could be exposed through debriefing that the facilitator provided at the end of each group's action. Descriptors: Nurses; Nursing; Heart Arrest; Realistic Simulation; Patient; Debriefing. RESUMOObjetivo: relatar a experiência de enfermeiros na assistência de enfermagem ao paciente em parada cardiorrespiratória. Método: trata-se de um estudo descritivo, tipo relato de experiência, de assistência de enfermagem em simulação realística com o objetivo de se trabalhar o protocolo de Suporte Avançado de Vida Cardiovascular, seguindo as diretrizes da American Heart Association, vinculado ao programa de residência de enfermagem de uma universidade federal brasileira. Resultados: elencam-se os fatores que levaram à emergência da simulação: a exigência social de segurança e qualidade nos cuidados de saúde; a necessidade de se renovar a formação dos profissionais de saúde; as considerações éticas; os avanços tecnológicos; a inexperiência profissional e os contextos da prática em constante mutação. Conclusão: possibilitou-se, com a simulação realística, treinar e praticar em um ambiente seguro e permitiu-se que os enfermeiros pudessem errar sem causar danos ou prejuízo em pacientes reais, além de controlar os seus próprios sentimentos, que puderam ser expostos por meio do debriefing que a facilitadora dispôs ao fim da ação de cada grupo. Descritores: Enfermeiros; Enfermagem; Parada Cardiorrespiratória; Simulação Realística; Paciente; Debriefing. RESUMENObjetivo: informar la experiencia de los enfermeros en cuidados de enfermería a pacientes en paro cardiopulmonar. Método: se trata de estudio descriptivo basado en la experiencia de la atención de enfermería de simulación realista con el objetivo de trabajar en el protocolo Advanced Cardiovascular Life Support, siguiendo las pautas de la American Heart Association, vinculado al programa de residencia de enfermería de una universidad federal brasileña. Resultados: se enumeran los factores que llevaron a la emergencia de la simulación: el requisito social de seguridad y calidad en la atención médica; la necesidad de renovar la formación de profesionales de la ...

No abstract

Direitos para esta edição cedidos à Atena Editora pelos autores.Todo o conteúdo deste livro está licenciado sob uma Licença de Atribuição Creative Commons. Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0).O conteúdo dos artigos e seus dados em sua forma, correção e confiabilidade são de responsabilidade exclusiva dos autores, inclusive não representam necessariamente a posição oficial da Atena Editora. Permitido o download da obra e o compartilhamento desde que sejam atribuídos créditos aos autores, mas sem a possibilidade de alterá-la de nenhuma forma ou utilizá-la para fins comerciais.A Atena Editora não se responsabiliza por eventuais mudanças ocorridas nos endereços convencionais ou eletrônicos citados nesta obra.