Respect in forensic psychiatric nurse-patient relationships: A practical compromise
Notice bibliographique
Résumé
The context of forensic psychiatric nursing is distinct from other psychiatric settings as, it involves placement of patients in secure environments with restrictions determined by the courts. Previous literature has identified that nurses morally struggle with respecting patients who have committed heinous offences, which can lead to the patient being depersonalized and dehumanized. Although respect is fundamental to ethical nursing practice, it has not been adequately explored conceptually or empirically. As a result, little knowledge exists that identifies how nurses develop, maintain, and express respect for patients. The purpose of this study is to analyze the concept of respect systematically, from a forensic psychiatric nurse's perspective using the qualitative methodology of focused ethnography. Forensic psychiatric nurses were recruited from two medium secure forensic rehabilitation units. In the first interview, 13 registered nurses (RNs) and two registered practical nurses (RPNs) participated, and although all informants were invited to the second interview, six RNs were lost to follow-up. Despite this loss, saturation was achieved and the data were interpreted through a feminist philosophical lens. Respect was influenced by factors categorized into four themes: (1) emotive-cognitive reactions, (2) nonjudgmental approach, (3) social identity and power, and (4) context. The data from the themes indicate that forensic psychiatric nurses strike a practical compromise, in their understanding and enactment of respect in therapeutic relationships with forensic psychiatric patients.
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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 | 0,024 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,036 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».