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Structural factors of Intensive Care Units (ICUs) related to patients, nursing staff and the environment of the practices may be associated with the occurrence of adverse events (AEs), compromising patient safety. Therefore, to recognizing these factors beforehand may be of great contribution to the best practices and reduce unnecessary risks. Objective: To analyze the influence of the characteristics of the patients (demographic, clinical, hospitalization and workload), professionals (biosocial factors, burnout and professional satisfaction) and occurrence of AEs in the environment of nursing practices and ICU deaths. Method: Study was performed at the general ICU of a private tertiary-level hospital in São Paulo city, Brazil. Prospective cohort study was carried out from January 2013 to December 2014, Followed by a transversal study involving nursing professionals in January 2015. Demographic and clinical data, including Simplified Acute Physiology Simplified Score 3 (SAPS-3), Charlson Comorbidity Index (ICC), Nursing Activities Score (NAS) and EAs were obtained from electronic records and digital documents available in the Unit. AEs were categorized according to International Classification for Patient Safety (ICPS) from the World Health Organization. A cross-sectional approach was taken by the application of three instruments: Maslach Burnout Inventory (MBI), Index of Work Satisfaction (IWS) and Nursing Working Index (NWI) which enables for the analysis of the characteristics of nursing professionals, burnout, professional satisfaction and perception of the practice environment. Student's t test, Mann Whitney and Pearson / Spearman correlation and the logistic regression model were considered in the analysis of interest variables. A p value above 0.05 was considered significant. Results: 5590 admissions, male patients predominated (52.43%), average age of 67.63 years. Average ICC and NAS were, respectively, 1.71 points and 56.41%. Patients stayed in the ICU for 3.79 days, in average. Death probability, measured by SAPS 3, was 16.90% and the mortality observed was 8.39%. Within a two-year period, 213 (55.20%) AEs occurred in the moderate/severe/death range, with the higher frequency being stated as "infection associated with healthcare" (71.40%). Patients' factors associated with the occurrence of moderate and severe AE were the length of stay (p = 0.00), SAPS 3 (p = 0.00) and NAS (p = 0.01). Nursing staff was composed of 36 nurses and 33 nursing technicians. It was observed that of the total (69), 7 (10.10%) of the nurses presented burnout. Concerning professional satisfaction, 47.80% of the team was satisfied, with an average of 4.4 points (SD = 0.62). The professional practice environment was 1.95 points (dp = 0.46), indicating the perception of favorable conditions for the work environment. Factor associated with burnout was sufficient hours of sleep (p = 0.04) that can be reduce by 43% the chance of the syndrome. Also enough sleep hours (p = 0.02) and mean NWI-R (p = 0.00) were associated with professional satisfaction. Sufficient hours of sleep increased ISP by 0.25t point, and each point decrease of NWI-R enhanced 0.01 professional satisfactions. Age (p = 0.04) and hours of sleep required (p = 0.01) were factors associated with the professionals' perception of the environment. Risk factors of the professionals for the occurrence of AEs in the ICU were not possible associated due to the small number of professionals in the study. Conclusions: Length of stay (p = 0.00), RM SAPS 3 (p = 0.00) and workload of NAS (p = 0.01) were patients' factors associated with moderate, severe and deaths in ICU. In spite of these results, it is recommended to continue the investigation of the factors of the nursing staff related occurrence of these variables using more robust samples of multicenter surveys to obtain better evidence. Key-words: Nursing, Patient Safety, Intensive Care Units, Workload, Burnout, Job Satisfaction, Health Facility Environment LISTA DE FLUXOGRAMAS Fluxograma 1.1 – Síntese dos Incidentes por Grau de Dano. São Paulo, 2019.  19 Fluxograma 4.1 Síntese das variáveis dependentes e independentes do estudo. São Paulo, 2019.  54 Fluxograma 5.1 Distribuição dos Incidentes (incidentes sem dano e EAs) no total das admissões. São Paulo, 2013 a 2015  73 LISTA DE TABELAS Tabela 5.1 Distribuição das admissões incluídas no estudo segundo sexo e procedência. São Paulo, 2013 a 2015  69 Tabela 5.2 Estatísticas descritivas dos dados demográficos, clínicos das admissões, NAS e Incidentes segundo tipo de tratamento. São Paulo, 2013 a 2015  70 Tabela 5.3 Distribuição das admissões segundo condição de saída da UTI e tipo de tratamento. São Paulo, 2013 a 2015  71 Tabela 5.4 – Correlação entre as variáveis quantitativas das admissões incluídas no estudo idade, tempo de permanência na UTI, Charlson, NAS médio e SAPS-3(%). São Paulo, 2013 a 2015  72 Tabela 5.5 – Distribuição das admissões com Incidentes totais segundo o tipo de tratamento. São Paulo, 2013 a 2015  74 Tabela 5.6 Distribuição das admissões com ocorrências de Incidentes sem Dano segundo tipo de tratamento. São Paulo, 2013 a 2015  74 Tabela 5.7 Distribuição das admissões com Eventos Adversos (EAs) segundo tipo de tratamento. São Paulo, 2013 a 2015  75 Tabela 5.8 Estatísticas descritivas das admissões com incidentes (n=289) segundo tipo de incidentes e de tratamento. São Paulo, 2013 a 2015  76 Tabela 5.9 Distribuição dos incidentes segundo tipo de dano e tipo de tratamento. São Paulo, 2013 a 2015  77 Tabela 5.10 Distribuição dos Incidentes por tipos, segundo classificação da Organização Mundial da Saúde. São Paulo, 2013 a 2015  78 Tabela 5.11 Distribuição dos Incidentes sem Dano por tipo de Incidente, segundo classificação da Organização Mundial da Saúde. São Paulo, 2013 a 2015 79 Tabela 5.12 Distribuição dos EAs por tipos de Incidente, segundo classificação da Organização Mundial da Saúde. São Paulo, 2013 a 2015  79 Tabela 5.13 Distribuição dos Incidentes conforme grau do dano segundo tipo de tratamento. São Paulo, 2013 a 2015  80 Tabela 5.14 Distribuição dos EAs de grau moderado, grave e óbito por tipo de Incidente, segundo classificação da Organização Mundial da Saúde. São Paulo, 2013 a 2015  81 Tabela 5.15 Distribuição das admissões (n=5590) segundo ocorrência de EAs moderado, grave e óbito e características demográfica e clínicas dos pacientes. São Paulo, 2013 a 2015  82 Tabela 5.16 Estatísticas descritivas das admissões (n=5590) que sofreram EAs de grau moderado, grave e óbito (n=160) segundo variáveis quantitativas dos pacientes. São Paulo, 2013 a 2015  83 Tabela 5.17 Modelo de regressão logística dos fatores dos pacientes associados ao EA moderado/grave/óbito nas UTI. São Paulo, 2013 a 2015  85 Tabela 5.18 Distribuição da equipe de enfermagem segundo variáveis biossociais. São Paulo, 2013 a 2015  86 Tabela 5.19 Distribuição da equipe de enfermagem segundo categoria profissional, presença de outro vínculo empregatício e interação com o paciente. São Paulo, 2013 a 2015  86 Tabela 5.20 Estatística descritiva da idade e tempo atuação profissional. São Paulo, 2013 a 2015  87 Tabela 5.21 Estatísticas descritivas das horas de sono necessárias e efetivamente dormidas pela equipe de enfermagem e tempo de deslocamento de casa até o local de trabalho. São Paulo, 2013 a 2015 88 Tabela 5.22 Distribuição da equipe de enfermagem segundo percepções motivacionais relacionadas ao trabalho, à instituição e à profissão. São Paulo, 2013 a 2015  88 Tabela 5.23 Distribuição da equipe de enfermagem segundo percepção sobre recursos de profissionais, materiais e qualidade do cuidado na UTI. São Paulo, 2013 a 2015  90 Tabela 5.24 Confiabilidade dos instrumentos Burnout (MBI), Satisfação Profissional (ISP), percepção do ambiente de trabalho (B-NWI-R). São Paulo, 2013 a 20

Segurança do paciente em Unidade de Terapia Intensiva: fatores dos pacientes, dos profissionais e do ambiente das práticas de enfermagem na ocorrência de eventos adversos