Violence Risk Assessment in Forensic Nurses’ Clinical Practice: A Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The legislation of Swedish forensic psychiatric care states that the risk of further violence must be assessed before a patient is granted release from a forensic psychiatric hospital. The aim of the study was to describe the experiences of forensic nurses with in-patient risk assessment processes, and their implication for daily clinical forensic praxis.METHOD: Semi-structured interviews with staff who were involved in the patients risk assessment process. The interview texts were analyzed using qualitative latent content analysis.DISCUSSION: The forensic nursing staff has to deal with many contradictory realities. The description was about being able to balance between supporting their work with an EBP approach of risk assessment while trying to establish interpersonal relationships and to allow for positive meetings with the patient. The study indicated that staff used a multiple sources of knowledge in order to make credible and accurate risk assessments.CONCLUSIONS: If the risk assessment process are to be used in a legally secure manner, the staff must receive regular support from team leadership that can provide both guidance and training. Based on a holistic approach, the link between the instinct of staff and their work with structured risk assessment must be founded on routines and solid platforms.
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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 | 0,022 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».