Safety in psychiatric inpatient care: The impact of risk management culture on mental health nursing practice
Notice bibliographique
Résumé
The discourse of safety has informed the care of individuals with mental illness through institutionalization and into modern psychiatric nursing practices. Confinement arose from safety: out of both societal stigma and fear for public safety, as well as benevolently paternalistic aims to protect individuals from self-harm. In this paper, we argue that within current psychiatric inpatient environments, safety is maintained as the predominant value, and risk management is the cornerstone of nursing care. Practices that accord with this value are legitimized and perpetuated through the safety discourse, despite evidence refuting their efficacy, and patient perspectives demonstrating harm. To illustrate this growing concern in mental health nursing care, we provide four exemplars of risk management strategies utilized in psychiatric inpatient settings: close observations, seclusion, door locking and defensive nursing practice. The use of these strategies demonstrates the necessity to shift perspectives on safety and risk in nursing care. We suggest that to re-centre meaningful support and treatment of clients, nurses should provide individualized, flexible care that incorporates safety measures while also fundamentally re-evaluating the risk management culture that gives rise to and legitimizes harmful practices.
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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 | 0,021 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,028 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».