Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/61921
Share on
Title: | Fake news desafios enfrentados pela enfermagem na imunização contra Covid-19 em tempos de pandemia |
Authors: | SILVA, Caroline Paiva da |
Keywords: | Desinformação; Covid-19; Hesitação Vacinal; Enfermagem; Vacinas contra COVID-19 |
Issue Date: | 27-Feb-2025 |
Citation: | SILVA, Caroline Paiva da. Fake news desafios enfrentados pela enfermagem na imunização contra Covid-19 em tempos de pandemia. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Enfermagem) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025. |
Abstract: | Objetivo: analisar a influência das fake news na imunização e os desafios enfrentados pela equipe de enfermagem na pandemia de Covid-19, no âmbito da Atenção Primária à Saúde e secundária. Método: estudo qualitativo, exploratório, realizado em serviços de saúde públicos que ofertam vacinação, em junho de 2024, por meio de entrevista estruturada e os dados tratados segundo a análise qualitativa dedutiva. Resultados: participaram do estudo 7 enfermeiros(as) e 6 técnicas de enfermagem. A partir da análise, emergiram quatro categorias temáticas, sobre busca ativa, motivo do medo, abordagem ao usuário que não acreditava na eficácia da vacina e a importância do enfermeiro. Conclusão: as fake news estão diretamente relacionadas a hesitação vacinal dos usuários e aos desafios surgidos e enfrentados pela enfermagem, na imunização contra Covid-19. É necessário combater a desinformação, apoiar os profissionais de saúde e investir em políticas públicas para melhorar a resposta a crises de saúde. |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/61921 |
Appears in Collections: | (TCC) - Enfermagem |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
TCC Caroline Paiva.pdf Embargoed Item Until 2026-03-21 | 507 kB | Adobe PDF | View/Open Item embargoed |
This item is protected by original copyright |
This item is licensed under a Creative Commons License