Notice bibliographique
Résumé
To investigate the ratio and characteristics of aggression, threat and physical violence directed towards staff in emergency departments as a model of state hospitals. A questionnaire were filled in by the staff working in the emergency department of three high-volume inner-city state hospitals. The individualized data collected were relevant to the pattern of violence, age, sex, number of years in the profession, nature of the job, and the behavioral characteristics of assailants, and outcome of incidents. The data were abstracted between 1 May and 31 May 2006. A total of 109 staff reports were reviewed. The relationship of aggression with sex, age and years of experience were insignificant ( P values were 0.464, 0.692, and 0.298, respectively), while profession was very significantly related ( P = 0.000). The relation between threat and sex is P = 0.311, experience 0.994, profession 0.326, age 0.278. The relationship of threat with sex, years of experience, profession and age were insignificant ( P values were 0.311, 0.994, 0.326, and 0.278, respectively). On the other hand, physical assault was found significantly related to sex, years of experience, profession and age ( P values were 0.042, 0.011, 0.000, and 0.000, respectively). Violence to the staff is common. There is not a significant relationship between aggression, threat and personal characters. However, male sex, >5 years experience, emergency doctor, ≥31 years of age are the risk factors for physical violence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».