ABSTRACT
An exploratory descriptive study with a quantitative approach whose objective were: to identify the nurses' diagnoses in homeless women, using the domains and classes of the NANDA Taxonomy II as its basic structure. The sample was composed of forty homeless women, who attend philanthropic institutions in the downtown area of the city of São Paulo. The data were collected between January thirty first and July thirty first of 2006. As for the diagnoses, forty-two classified by the NANDA Taxonomy II were identified. The ten most frequent diagnoses were: inefficient health maintenance (80%); damaged dentition (78%); constipation (35%).We identified thirty other diagnoses, which we decided to call probable, since the defining characteristics and related factors did not match the NANDA Taxonomy. Moreover, other very particular situations were identified in this population; most of them were of a social character, which had neither been included in the identified diagnoses nor in the probable ones, due to the lack of elements to classify them.
Estudo descritivo exploratório com abordagem quantitativa que teve como objetivo: identificar os diagnósticos de enfermagem em mulheres moradoras de rua, utilizando como estrutura básica os domínios e classes da Taxonomia II da NANDA. A amostra foi constituída por 40 mulheres moradoras de rua que freqüentam instituições filantrópicas no centro da cidade de São Paulo.Os dados foram coletados no período de trinta e um de janeiro a trinta e um de julho de 2006.Foram identificados 42 diagnósticos de enfermagem,os mais freqüentes foram: manutenção ineficaz da saúde(80%); dentição prejudicada (78%); constipação(35%).Foram identificados, ainda 30 diagnósticos prováveis, uma vez que houve dificuldade em identificar com clareza as características definidoras e fatores relacionados. Além disto, foram identificadas outras situações muito peculiares a esta população, em sua maioria, de caráter social que não foram incluídas nos diagnósticos identificados, nem nos prováveis, pois faltaram elementos para classificá-los.