Implementing violence and incident reporting measures on a forensic mental health unit
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of risk and prediction of violence in mental health units can play a large role in creating a safer environment for both the staff and the patients. Nurses in forensic units are in a unique position in regards to assessment of violence as they spend a great deal of time with the patients. Nurses on a forensic mental health unit scored the Brøset Violence Checklist (BVC) twice daily for 12 weeks for all patients either resident on or admitted to the unit (N = 46). The Staff Observation Aggression Scale-Revised (SOAS-R) was used to report any adverse incidents (N = 51). Data were examined at the both the item and scale level. Main results showed the area under the curve values of the BVC score, slide rule, and the sum of BVC and slide rule score in turn demonstrated strong predictive accuracy for inpatient aggression (0.68–0.73). Through logistic regression analyses the BVC uniquely predicted inpatient aggression but adding the slide rule did not improve prediction. Predictive accuracy was found across three diagnostic groups – dementia, psychosis and substance use disorders. These results provide further support on the predictive accuracy of the BVC for short-term violence in forensic mental health settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».