Violence and aggression in mental health‐care settings
Notice bibliographique
Résumé
Violence and aggression in mental health-care settingsWelcome to this special edition of International Journal of Mental Health Nursing, focussing on violence and aggression in mental health-care settings.While this is not a new agenda, to date, the journey travelled has been an interesting one, and the present agendas are quite different to those identified historically, albeit not in all aspects of care.For example, the use of the term 'restrictive practices' and the push for their minimization are relatively recent.As co-editors we first published our research in this area some 20 years ago when there was a distinct scarcity of research into coercive measures in mental health nursing practice (Muir-Cochrane 1995, 1996;Duxbury 1999Duxbury , 2002)).A lot has changed since then, and we offer some reflections to whet your appetite for this special issue.Aggression and violence are now a global concern in mental health settings.Early and timely recognition of the predictors of aggression and violence are recognized as crucial in facilitating the use of de-escalation strategies and avoidance of conflict situations (Jackson et al. 2014).Nevertheless, between 8% and 38% of health workers continue to suffer physical violence at some point in their careers (World Health Organization 2017), and we know that aggression and violence have a significant negative impact on the mental health and well-being of nurses, as well as their motivation to remain employed in nursing.As a response, health organizations in Australia have adopted a risk-based and zero tolerance approach to aggression and violence, which has effected how mental health nurses provide care.This approach continues to be used in Australia, although it is now considered dated and counterproductive in other countries.What we used to call 'needs assessment' in regard to planning care for consumers is now termed 'risk assessment'.This change occurred as safety discourses in health care (patient safety, quality assurance, and quality improvement) emerged (Selmon et al. 2017).Originally, these discourses referred to the protection of the patient from hospital 'harm', such as medication errors or poor communication at handover.However, the risk discourse has evolved differently in spaces where mental health consumers/service users are cared for
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 ».