Workplace Violence and Harassment Against Emergency Medicine Residents
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Several studies have shown that workplace violence in the emergency department (ED) is common. Residents may be among the most vulnerable staff, as they have the least experience with these volatile encounters. The goal for this study was to quantify and describe acts of violence against emergency medicine (EM) residents by patients and visitors and to identify perceived barriers to safety. METHODS: This cross-sectional survey study queried EM residents at multiple New York City hospitals. The primary outcome was the incidence of violence experienced by residents while working in the ED. The secondary outcomes were the subtypes of violence experienced by residents, as well as the perceived barriers to safety while at work. RESULTS: A majority of residents (66%, 78/119) reported experiencing at least one act of physical violence during an ED shift. Nearly all residents (97%, 115/119) experienced verbal harassment, 78% (93/119) had experienced verbal threats, and 52% (62/119) reported sexual harassment. Almost a quarter of residents felt safe "Occasionally," "Seldom" or "Never" while at work. Patient-based factors most commonly cited as contributory to violence included substance use and psychiatric disease. CONCLUSION: Self-reported violence against EM residents appears to be a significant problem. Incidence of violence and patient risk factors are similar to what has been found previously for other ED staff. Understanding the prevalence of workplace violence as well as the related systems, environmental, and patient-based factors is essential for future prevention efforts.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».