Workplace violence among emergency medical services workers in Riyadh, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Globally, workplace violence toward health care providers is an area of concern. The impact of workplace violence on health care providers is significant.Objectives: The study was conducted to evaluate the prevalence of workplace violence (physical and verbal) among emergency medical services (EMS) workers in Riyadh.Methods: The study used a cross-sectional design that employed a self-administered confidential questionnaire, which was distributed to all emergency medical personnel. A well-structured and validated questionnaire on workplace violence was adopted from the World Health Organization for use in the study.Results: A total of 370 EMS workers responded to the questionnaire. Workplace violence was experienced by 65% of the respondents. Verbal abuse (61%) was the most common type of violence reported. The majority of the attackers were patients’ relatives (80%) followed by patients themselves (51%). Respondents younger than 30 reported a higher percentage of violent acts than did older respondents (p = .001, Odds ratio [OR] = 2.5, 95% Confidence Interval [CI] = (1.6, 3.9)). Similarly, those who had fewer years of work experience (≤ 10 years) reported a significantly higher percentage of violent incidents than those who had 10 or more years of experience (p = .001, OR = 3.5, 95% CI = 2.1, 5.6). Only 10% of the victims reported the incident to a higher authority. Common reasons for not reporting the violent acts included feeling that it was useless (56%) and that it was not important (52%).Discussion: The study demonstrates prevalent workplace violence among EMS workers, predominantly in the form of verbal abuse. The rate of workplace violence among EMS personnel is comparable with international figures. Less than half of EMS personnel exhibit knowledge regarding the process of violence reporting. However, workers tend not to report the incidents because they often believe that reporting is useless and/or not important.Recommendation: With a high reported rate of workplace violence among EMS personnel, we recommend national preventive measures and encouragement to professionals to report violent events. We also recommend awareness programs for the identified vulnerable group.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».