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Aryane Apolinario Bieniek

Biographic Data

ID9544768
NAMEAryane Apolinario Bieniek
GIVEN NAMESAryane Apolinario
FAMILY NAMEBieniek
SIGNATUREBIENIEK A A
AFFILIATIONSUniversidade Estadual de Londrina
ORCID0000-0001-8622-1741
VERIFIEDYes
TOTAL WORKS2
TOTAL CITATIONS0
AUTHOR COUNT2
EDITOR COUNT0
FIRST PUBLICATION YEAR2025
LATEST PUBLICATION YEAR2025
H-INDEX0
  • Predição De Sinais E Sintomas Em Trabalhadores Expostos À Fumaça Cirúrgica

    Open Access•Larissa Padoin Lopes, Carlos Eduardo Angelini et al.•ARTICLE•Texto & Contexto - Enfermagem•2025

    Objetivo: avaliar a capacidade preditiva de um modelo baseado em Machine Learning na identificação de sinais e sintomas de trabalhadores com exposição ocupacional à fumaça cirúrgica. Método: estudo transversal com abordagem preditiva, conduzido com base em dados coletados no período de 2021 e 2023 em três instituições de saúde, situadas no norte do Paraná e no centro do Rio Grande do Sul. A amostra foi composta por 364 trabalhadores da saúde, e f…

  • Predicting Signs and Symptoms in Workers Exposed to Surgical Smoke

    Open Access•Larissa Padoin Lopes, Carlos Eduardo Angelini et al.•ARTICLE•Texto & Contexto - Enfermagem•2025

    Objective: to evaluate the predictive capacity of a machine learning-based model in identifying signs and symptoms in workers with occupational exposure to surgical smoke. Method: this is a cross-sectional study with a predictive approach conducted based on data collected between 2021 and 2023 in three healthcare institutions located in northern Paraná and central Rio Grande do Sul, Brazil. The sample consisted of 364 healthcare workers, and soci…

No prominent works on this page.

  • Predição De Sinais E Sintomas Em Trabalhadores Expostos À Fumaça Cirúrgica

    Open Access•Larissa Padoin Lopes, Carlos Eduardo Angelini et al.•ARTICLE•Texto & Contexto - Enfermagem•2025

    Objetivo: avaliar a capacidade preditiva de um modelo baseado em Machine Learning na identificação de sinais e sintomas de trabalhadores com exposição ocupacional à fumaça cirúrgica. Método: estudo transversal com abordagem preditiva, conduzido com base em dados coletados no período de 2021 e 2023 em três instituições de saúde, situadas no norte do Paraná e no centro do Rio Grande do Sul. A amostra foi composta por 364 trabalhadores da saúde, e f…

  • Predicting Signs and Symptoms in Workers Exposed to Surgical Smoke

    Open Access•Larissa Padoin Lopes, Carlos Eduardo Angelini et al.•ARTICLE•Texto & Contexto - Enfermagem•2025

    Objective: to evaluate the predictive capacity of a machine learning-based model in identifying signs and symptoms in workers with occupational exposure to surgical smoke. Method: this is a cross-sectional study with a predictive approach conducted based on data collected between 2021 and 2023 in three healthcare institutions located in northern Paraná and central Rio Grande do Sul, Brazil. The sample consisted of 364 healthcare workers, and soci…

Burn Injury Management and Outcomes (2 works) · COVID-19 and healthcare impacts (2 works) · Sample (material) (2 works) · Artificial neural network (1 work) · Confusion (1 work) · Confusion matrix (1 work) · Corneal Surgery and Treatments (1 work) · Data collection (1 work) · Health care (1 work) · Health Education and Validation (1 work)

Ethnos_APP • Open Source Project • MIT License • Frontend v2.0.0 • Privacy and Cookies • API Documentation: api.ethnos.app/docs • API Source Code: GitHub • DOI: 10.5281/zenodo.17049435 • Frontend Source Code: GitHub • DOI: 10.5281/zenodo.17050053 • cruz.rio.br • Expectantes Misericordiae