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Enregistrement W2187985710 · doi:10.1177/216507990605401102

Use of a Violence Risk Assessment Tool in an Acute Care Hospital

2006· article· en· W2187985710 sur OpenAlexaff
Rakel Kling, Marc Corbière, Rebecca Milord, Janet Morrison, Kevin J.P. Craib, Annalee Yassi, Claire Sidebottom, Catherine Kidd, Victoria Long, Sharon Saunders

Notice bibliographique

RevueAAOHN Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical emergencyAcute careRisk assessmentInjury preventionEmergency medicinePoison controlOccupational safety and healthSuicide preventionHealth careComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the use and effectiveness of the Alert assessment form. The form is part of the Alert system, used by one large acute care hospital to identify patients with a propensity for violence. All reported incidents of patient violence from August 1, 2003, through December 31, 2004, were included in patient charts. One hundred seventeen violent patient charts were reviewed and compared with 161 non-violent patient charts, randomly chosen from the same time period. Overall use of the Alert assessment form for violent and non-violent patients was 75.7% and 35.4%, respectively. The assessment form was found to have moderate sensitivity (71%) and high specificity (94%). It is reasonably effective in identifying potentially violent or aggressive patients when it is used according to protocol. Efforts to improve the tool are warranted, as is evaluation of its benefit in settings with low prevalence of violence. Also, greater effort must be taken to prevent violence once an aggressive patient has been identified.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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