Antecedentes: Los enfermeros de la unidad de cuidados intensivos adulto afrontan día a día la muerte de un paciente crítico y deberán de ser resilientes ante esta situación. Objetivo: Determinar las estrategias de afrontamiento y resiliencia ante la muerte del paciente crítico en los enfermeros en un Hospital de MINSA de Lima, 2023. Material y métodos: En esta investigación se empleará un enfoque cuantitativo, un diseño no experimental correccional descriptivo con corte transversal con una población de 90 enfermeros. En cuanto a la recolección de datos se utilizarán la escala Bugen de Afrontamiento de la muerte, constituida por 30 ítems y en el área de resiliencia se aplicaremos la escala de resiliencia de Wagnild y Youn, instrumento que tiene 25 ítems ambos validados internacionalmente. Plan de análisis: Se recolectará la información y se reintegrará en la matriz de Microsoft Excel 2019 ordenando, reorganizado, mejorando y codificando, también se excluirá información incompleta. Luego con estos datos obtenidos trasladaremos al programa SPSS versión 22 se realizará el análisis descriptivo y del mismo modo la interpretación de la información obtenida, se elaborarán la tablas y figuras estadísticas con tendencia central de media, mediana y moda de los resultados.Background: Nurses in the adult intensive care unit face the death of a critical patient every day and must be resilient in the face of this situation. Objective: Determine coping strategies and resilience in the face of the death of a critical patient in ICU nurses in a MINSA Hospital in Lima, 2023. Material and methods: This research will use a quantitative approach, a non-experimental descriptive correctional design with cross section with a population of 90 nurses. Regarding data collection, the Bugen Coping with Death scale will be used, consisting of 30 items, and in the area of resilience, the Wagnild and Youn resilience scale will be applied, an instrument that has 25 items, both internationally validated. Analysis plan: The information will be collected and reintegrated into the Microsoft Excel 2019 matrix by ordering, reorganizing, improving and coding, incomplete information will also be excluded. Then, with these data obtained, we will transfer to the SPSS version 22 program, the descriptive analysis will be carried out and in the same way the interpretation of the information obtained, statistical tables and figures will be prepared with central tendency of mean, median and mode of the results.