Evaluation of an Education and Training Program to Prevent and Manage Patients’ Violence in a Mental Health Setting: A Pretest-Posttest Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
Workplace violence can lead to serious consequences for victims, organizations, and society. Most workplace violence prevention programs aim to train staff to better recognize and safely manage at-risk situations. The Omega education and training program was developed in Canada in 1999, and has since been used to teach healthcare and mental health workers the skills needed to effectively intervene in situations of aggression. The present study was designed to assess the impact of Omega on employee psychological distress, confidence in coping, and perceived exposure to violence. This program was offered to 105 employees in a psychiatric hospital in Montreal, Canada. Eighty-nine of them accepted to participate. Questionnaires were completed before the training, after a short period of time (M = 109 days) and at follow-up (M = 441 days). Repeated-measures ANOVAs and Cohen's d effect sizes were calculated. Results demonstrated statistically significant improvements in short-term and follow-up posttest scores of psychological distress, confidence in coping, and in levels of exposure to violence. This study is one of very few to demonstrate the positive impact of this training program. Further research is needed to understand how to improve the effectiveness of the program, especially among participants resistant to change.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».