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Tânia Ocimoto Oda

Ciências Exatas e da Terra

Geociências
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  • previsão de sistemas convectivos: análise integrada da modelagem numérica, radar e satélites
  • Diversos estudos têm apontado o aumento da frequência e da intensidade de tempestades, face ao cenário de mudanças climáticas, inclusive em algumas regiões do estado do Rio de Janeiro, que tem sofrido alguns dos eventos mais catastróficos registrados no país, como a tragédia ocorrida na região serrana em 2011, entre outras . A previsão de curto e curtíssimo prazo, em geral, utilizam como recursos principais: a modelagem numérica em alta resolução, os radares meteorológicos e o sensoriamento remoto. Os sistemas convectivos, devido à sua escala espacial e temporal, são representados nos modelos operacionais regionais através de parametrizações (de convecção, física de nuvens e camada limite adequadas para a grade usada pelo modelo. Uma grade da ordem de poucos quilômetros é recomendada para este tipo de previsão. O modelo WRF permite a simulação de eventos com uma resolução desta ordem. Entretanto, é necessário que se avalie as informações de entrada do modelo (condições iniciais e de contorno), que possam impactar a qualidade das previsões de sistemas convectivos. Sem uma avaliação criteriosa dessas condições, não há possibilidade de avançar de forma consistente no sentido da melhoria das previsões de curto ou curtíssimo prazo. A elaboração de campos de topografia e uso e cobertura de solo a partir de bases nacionais permitirá simulações com resoluções cada vez melhores, e a assimilação de dados de radar pelo modelo deverão contribuir para aprimorar as previsões. Complementarmente, o sensoriamento remoto permite a detecção, monitoramento e rastreamento dos sistemas, auxiliando a monitorar e avaliar áreas de risco, juntamente com os dados do radar meteorológico. A análise destes dados permite a emissão de alertas nas áreas de risco em curto ou curtíssimo prazo. A integração dessas ferramentas permitirá definir uma configuração de um sistema operacional de previsão de tempo severo viável.
  • Instituto de Estudos do Mar Almirante Paulo Moreira - RJ - Brasil
  • 12/12/2023-31/12/2026
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Tânia Solange Bosi de Souza Magnago

Ciências da Saúde

Enfermagem
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  • simulação clínica interprofissional como estratégia de ensino-aprendizagem na assistência ao paciente com síndrome coronariana aguda: ensaio clínico randomizado
  • O ensino sobre a segurança do paciente está em evolução. A educação interprofissional e o Ensino Baseado em Simulação (EBS) são aliados na formação sobre o tema nos cursos técnicos e de graduação na área da saúde. No EBS, a assistência ao paciente com Síndrome Coronariana Aguda (SCA), principal causa de mortalidade mundial, pode ser simulada. Porém, observa-se a adoção de simulações clínicas uniprofissionais em relação às interprofissionais. O objetivo deste estudo é avaliar a eficácia da simulação clínica interprofissional comparada à simulação clínica uniprofissional sobre a assistência ao paciente com SCA em relação à disponibilidade para o aprendizado compartilhado, ao desenvolvimento de competências interprofissionais, à satisfação e autoconfiança dos estudantes. Será desenvolvido em duas etapas. A primeira é metodológica referente à construção e validação de um cenário de simulação clínica, de um checklist para avaliação cognitiva, afetiva e psicomotora dos estudantes durante a simulação clínica e de um instrumento de avaliação do conhecimento sobre a assistência ao paciente com SCA. A segunda etapa é um ensaio clínico randomizado (ECR) para verificar a eficácia da simulação clínica interprofissional comparada à uniprofissional. A amostra será composta pelos estudantes da graduação em enfermagem e medicina da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) e da Pontifícia Universidade do Rio Grande do Sul (PUCRS) e do curso técnico em enfermagem da UFSM e da Escola Profissional Fundação Universitária de Cardiologia (FUC). A coleta de dados ocorrerá a partir de: aplicação do checklist durante a simulação clínica; do instrumento de avaliação de conhecimento, da Escala de Prontidão para o Aprendizado Interprofissional (RIPLS) e da Escala de Satisfação de Estudantes e Autoconfiança na Aprendizagem (ESEAA); e follow-up para avaliação do conhecimento e autoconfiança na aprendizagem. Os dados serão organizados e analisados por meio da estatística descritiva e inferencial.
  • Universidade Federal de Santa Maria - RS - Brasil
  • 06/12/2023-31/12/2026
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